MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4245773997 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-8580

Low-frequency Sea Level Variability and Impact of Recent Sea Ice Decline on the Sea Level Trend in the Arctic Ocean from a High-Resolution Simulation

2020· preprint· en· W4245773997 sur OpenAlexaboutno aff
Meixiang Chen, Kai Xiao, Qiang Wang, Xuezhu Wang, Wenhao Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArctic sea ice declineSea iceArcticArctic ice packOceanographyArctic dipole anomalyCanada BasinArctic geoengineeringClimatologyGeologySea levelSea ice concentrationSea ice thicknessEnvironmental scienceAntarctic sea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic Ocean is undergoing significant changes, with rapid sea ice decline, unprecedented freshwater accumulation and pronounced regional sea level rise. In this work we analyzed the sea level variation in the Arctic Ocean based on a global simulation with 4.5 km resolution in the Arctic Ocean using the multi-resolution Finite Element Sea ice-Ocean Model (FESOM). The simulation reasonably reproduces both the main spatial features of the sea surface height (SSH) and its temporal evolution in the Arctic Ocean in comparison to tide gauge and satellite data. Using the model results we investigated the low-frequency variability of the Arctic SSH. The decadal variability is the dominant mode of the annual-mean SSH evolution in the Arctic Ocean, which can be mainly attributed to the variability of the halosteric height. The atmospheric circulation associated with the Arctic Oscillation drives the accumulation and release of freshwater in the Arctic deep basin, thus leading to the decadal variability of the SSH. The associated redistribution of water mass changes the ocean mass over the continental shelf, so the change in SSH is opposite between the shelf seas and the deep basin. By using a dedicated sensitivity simulation in which the recent sea ice decline is eliminated, we find that the sea ice decline contributed considerably to the observed sea level rise in the Amerasian Basin in the recent decades. Although the sea ice decline did not change the mean SSH averaged over the Arctic Ocean, it significantly changed the spatial pattern of the SSH trend. Our finding indicates that both the wind regime and on-going sea ice decline should be considered to better understand and predict the changes in regional sea level in the Arctic Ocean.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetArctic and Antarctic ice dynamics→Travaux en français237 207→