Arctic Ocean bottom pressure variations from 2002 to 2020: merging GRACE with GRACE-FO
Notice bibliographique
Résumé
Ocean bottom pressure (OBP) from the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) revealed Arctic Ocean circulation patterns and variability that were previously unknown (Morison et al., 2007; Morison et al., 2012; Peralta-Ferriz et al., 2014). OBP measurements from the GRACE Follow-On mission (GRACE-FO) are therefore increasingly important for monitoring Arctic Ocean variability, and critical for understanding and predicting the fate of the rapidly changing Arctic environment. In this work we use GRACE data from 2002 to 2017 jointly with a 10-year record of in situ OBP at the North Pole (2005-2015) complemented with in situ OBP in the Canada Basin (2015-2018), and wind reanalysis products, to create a proxy representation of the OBP anomalies that explains the largest possible fraction of the observed OBP variability in the Arctic Ocean and the Nordic Seas. We do this by performing a linear regression analysis, combined with maximum covariance analysis (MCA) – a technique that was tested prior to the decommission of GRACE and the launch of GRACE-FO (Peralta-Ferriz et al., 2016). Here, the first predictor time series is the in situ OBP record at the North Pole and Canada Basin; the second predictor time series is the expansion coefficients time series of the leading mode of MCA between the GRACE OBP coupled with the winds. We use this proxy OBP to merge GRACE with the first 2 years of available GRACE-FO OBP. We compare our merged OBP field with OBP output from the Pan-Arctic Ice Ocean Modeling and Assimilation System (PIOMAS). Preliminary results suggest a good agreement between the proxy and predicted OBP fields and both GRACE and GRACE-FO data, especially in the central Arctic, but also in the Nordic Seas. The OBP variations from the merged GRACE and GRACE-FO and from PIOMAS will be also explored. References: Morison, J. H., J. Wahr, R. Kwok and C. Peralta-Ferriz (2007), Recent trends in Arctic Ocean mass distribution revealed by GRACE, Res. Lett.,34, L07602, doi:10.1029/2006GL029016. Morison, J., R. Kwok, C. Peralta-Ferriz, M. Alkire, I. Rigor, R. Andersen and M. Steele (2012), Changing Arctic Ocean freshwater pathways. Nature, 481, 66-7 Peralta-Ferriz, C., J. H. Morison, J. M. Wallace, J. Bonin and J. Zhang (2014), Arctic Ocean circulation patterns revealed by GRACE, of Climate, 27:1445–1468 doi:10.1175/JCLI-D-13-00013.1. Peralta-Ferriz, C., J. H. Morison and J. M. Wallace(2016), Proxy representation of Arctic ocean bottom pressure variability: Bridging gaps in GRACE observations, Res. Lett., 43, 9183–9191, doi:10.1002/2016GL070137
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».