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Enregistrement W4224018041 · doi:10.30758/0555-2648-2022-68-1-64-75

Assessing the influence of meteorological parameters on sea ice area and thickness variability in the Kara Sea

2022· article· en· W4224018041 sur OpenAlexfundno aff
U. V. Prokhorova

Notice bibliographique

RevueArctic and Antarctic Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Agricultural Research Institute
Mots-clésSea iceEnvironmental scienceArctic ice packClimatologySea ice concentrationAntarctic sea iceArcticLead (geology)Arctic sea ice declineSea ice thicknessGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reduction of the sea ice area in the Arctic is one of the most notable consequences of climate change, with the Kara Sea contributing about 5 % to the overall reduction. The aim of this study is to assess the impact of changes in climatic conditions on the reduction of the area and thickness of the sea ice in the Kara Sea and the possibility of using the established dependencies for climate forecasting. The article provides quantitative estimates of the relationship between interannual changes in the sea ice thickness and sea ice extent in the Kara Sea and climate changes in the region and the remote influence of the sea surface temperature in the tropical North Atlantic for 1979–2019. The paper uses observation data obtained at meteorological stations, ERA5 reanalysis and data on the sea ice extent from the Arctic and Antarctic Research Institute website. In summer, the melting of sea ice is largely due to changes in the surface air temperature (correlation coefficient from –0.57 to –0.91). In winter, the ice thickness depends on the sum of frost degree-days (r = –0.80). The temperature regime, in turn, is determined by the radiation balance, namely, by the variability in the long-wave flow due to the increase in the water vapor content. On the basis of the relationships established, a linear regression model is proposed for forecasting the sea ice area with a lead time of about three months. The model is effective and statistically significant. The paper considers the remote influence of the sea surface temperature anomalies in the North Atlantic tropics on the ice coverage of the Kara Sea. The response of the sea ice extent to the sea surface temperature in the low latitudes is 30–34 months late. The significant correlation between the anomalies can serve as a basis for predicting the sea ice area in the Kara Sea with a lead time of up to three years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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