Landfast sea ice break out patterns in the northern Bering Sea observed from C-band Synthetic Aperture Radar
Notice bibliographique
Résumé
Arctic sea ice is declining in areal extent and seasonal duration, affecting stable landfast sea ice regimes. These landfast ice regimes are vital platforms for local indigenous subsistence hunters and epontic primary production species supporting local and regional food webs. Under changing thermodynamic and mechanical stresses, landfast ice can become more prone to break out events - unexpected mid-season detachments from the coastline. However, the prevalence of break out events in the landfast ice annual cycle on an interannual and decadal basis is generally understudied. Here, we detect and quantify landfast ice break-out events at St. Lawrence Island in the Northern Bering Sea. We accomplished this using C-band Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery to detect landfast ice cover. We also advanced a geospatial analysis method to identify break-out events and distinguish such occurrences from end-of-season breakups. Results reveal that 35 break-outs occurred across four sections of the St. Lawrence Island coastline from 1996 − 2019, with 74 % of break-outs occurring on the northern coastlines. Break-outs generally occurred during annual cycles with higher than average landfast ice cover. During the break-out events, maximum temperatures seldom exceed conditions promoting melt, whereas wind speeds are, on average, 2 m/s faster compared to end-of-season breakup events. However, additional datasets are needed to understand better the influence of tidal amplitude and ocean currents on detected break-out occurrence and location. Our study provides the basis for future research to understand break-out events in landfast ice annual cycles at fine spatial scales unavailable in existing sea ice datasets.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».