Circumpolar polynya regions and ice production in the Arctic: Results from MODIS thermal infrared imagery for 2002/2003 to 2014/2015 with a regional focus on the Laptev Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. High-resolution MODIS thermal infrared satellite data are used to infer spatial and temporal characteristics of 16 prominent coastal polynya regions over the entire Arctic basin. Thin-ice thickness distributions (≤ 20 cm) are calculated from MODIS ice-surface temperatures, combined with ECMWF ERA-Interim atmospheric reanalysis data in an energy balance model for 13 winter-seasons (2002/2003 to 2014/2015; November to March). From all available swath-data, (quasi-) daily thin-ice thickness composites are computed in order to derive quantities such as polynya area and total thermodynamic (i.e. potential) ice production. A gap-filling approach is applied to account for cloud and data gaps in the MODIS composites. All polynya regions combined cover an average thin-ice area (POLA) of 184.3 ± 35.6 × 103 km2 in winter. This allows for an average total wintertime accumulated ice production of about 1444 ± 258 km3, whereby the Kara Sea region and the North Water polynya (both 19 %) as well as scattered smaller polynyas in the Canadian Arctic Archipelago (all combined 15 %) are the main contributors. Other well-known sites of polynya formation (Laptev Sea, Chukchi Sea) show smaller contributions and range between 2 and 7 %. Compared to an earlier study on pan-Arctic polynya characteristics that utilized lower resolution passive microwave remote sensing data, our estimates are about 22 % larger on average. This partly originates from the use of high-resolution MODIS data, which increases the capability to resolve small scale (> 2 km) thin-ice features such as large leads. Despite the short record of 13 winter-seasons, positive trends in ice production are detected for several regions of the eastern Arctic (most significant in the Laptev Sea region with an increase of 6.8 km3/yr) and the North Water polynya, while other polynyas in the western Arctic show a more pronounced variability with varying trends. We emphasize the role of the Laptev Sea polynyas as being a major influence on Transpolar Drift characteristics through a distinct relation between increasing ice production and ice area export. Overall, our study contains the most accurate characterization of circumpolar polynya dynamics and ice production to date which should be valuable for future modeling efforts on atmosphere–sea ice–ocean interactions in the Arctic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».