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Enregistrement W4303857380 · doi:10.1029/2022jc018764

Estimation of Sea Ice Production in the North Water Polynya Based on Ice Arch Duration in Winter During 2006–2019

2022· article· en· W4303857380 sur OpenAlexaff
Haiyi Ren, Mohammed Shokr, Xinqing Li, Zhilun Zhang, Fengming Hui, Xiao Cheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesFoundation for Innovative Research Groups of the National Natural Science Foundation of China
Mots-clésSea iceClimatologyArctic ice packSea ice thicknessEnvironmental scienceArcticHeat fluxGeologyFlux (metallurgy)Oceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The North Water Polynya (NOW) is the largest recurrent Arctic coastal polynya. The formation of the NOW is critically dependent on the development of an ice arch that defines its northern boundary. In this study, high‐resolution ENVISAT Advanced Synthetic Aperture Radar data, Sentinel‐1A data, and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer data were employed to identify the spatio‐temporal characteristics of the ice arch during 2006–2019. Polynya pixels were identified based on the thin ice thickness (TIT), using a threshold of TIT <0.2 m, from which the polynya extent, heat flux, and ice production (IP) were estimated. The results show the different locations of the ice arch in different years, with a mean duration of 132 ± 69 days. The average annual polynya extent over the 14 years is ∼38.8 ± 8 × 103 km2, and we found that it is more closely correlated with wind speed during the winter and air temperature during early spring. The average heat flux drops from about 248 W/m2 in the winter months to about 34 W/m2 in May. The average accumulated IP varies significantly every year, with an average of 144 ± 103 km3, and peak values in March in most years. No apparent interannual trends are shown for the polynya area, heat flux, and IP during 2006–2019. The results also show that IP calculated based on the ice arch data is approximately 25% lower than that obtained by assuming a fixed time, location, and duration for the polynya.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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