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Enregistrement W4283278708 · doi:10.1088/1748-9326/ac7ac6

New insight into the influence of the Greenland high on summer Arctic sea ice

2022· article· en· W4283278708 sur OpenAlexaboutno aff
Shaoyin Wang, Jiping Liu, Xinyu Li, Yufang Ye, Richard J. Greatbatch, Zhuoqi Chen, Xiao Cheng

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésSea iceArctic sea ice declineArctic ice packArctic geoengineeringArcticArctic dipole anomalyClimatologyOceanographyGeologyAntarctic sea iceDrift iceCryosphereIce-albedo feedbackSea ice thicknessFast iceCanada BasinEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Greenland high (GL-high) coincides with a local center of action of the summer North Atlantic Oscillation and is known to have significant influence on Greenland ice sheet melting and summer Arctic sea ice. However, the mechanism behind the influence on regional Arctic sea ice is not yet clear. In this study, using reanalysis datasets and satellite observations, the influence of the GL-high in early summer on Arctic sea ice variability, and the mechanism behind it, are investigated. In response to an intensified GL-high, sea ice over the Beaufort Sea shows significant decline in both concentration and thickness from June through September. This decline in sea ice is primarily due to thermodynamic and mechanical redistribution processes. Firstly, the intensified GL-high increases subsidence over the Canadian Basin, leading to an increase in surface air temperature by adiabatic heating, and a substantial decrease in cloud cover and thus increased downward shortwave radiation. Secondly, the intensified GL-high increases easterly wind frequency and wind speed over the Beaufort Sea, pushing sea ice over the Canadian Basin away from the coastlines. Both processes contribute to an increase in open water areas, amplifying ice–albedo feedback and leading to sea ice decline. The mechanism identified here differs from previous studies that focused on northward moisture and heat transport and the associated increase in downward longwave radiation over the Arctic. The impact of the GL-high on the regional sea ice (also Arctic sea ice extent) can persist from June into fall, providing an important source for seasonal prediction of Arctic sea ice. The GL-high has an upward trend and reached a record high in 2012 that coincided with a record minimum summer Arctic sea ice extent, and has strong implications for summer Arctic sea ice changes.

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)0,000
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
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'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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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