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Enregistrement W4321995397 · doi:10.5194/egusphere-egu23-10302

Exploring ice-ocean boundary layer dynamics in climate models, idealized simulations, and outdoor lab experiments

2023· preprint· en· W4321995397 sur OpenAlexaffabout
Erica Rosenblum

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceDrift iceStratification (seeds)GeologyClimatologyArctic ice packKeelClimate modelSea ice thicknessAntarctic sea iceLead (geology)Environmental scienceOceanographyClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Everything that happens in the Arctic Ocean, be it of physical, biological, or chemical nature, is constrained by the vertical distribution of heat and salt. In this talk, I will share recent results and on-going work aimed at examining questions directly related to vertical mixing below sea ice: (1) How accurately are the physical properties of the Canada Basin simulated in climate models? (2) How do observed changes to the size and speed of a sea ice floe and ocean stratification impact ocean mixing in 2D numerical simulations? (3) Can we, for the first time, examine seasonal ice-ocean boundary layer dynamics in a 20 m × 10 m × 3 m outdoor saltwater pool?Our results indicate that the majority of climate models do not accurately simulate the surface freshening trend observed in the Canada Basin between 1975 and 2006-2012, nor do they simulate heat from Pacific Water in the same region. We suggest that both of these biases can be partly attributed to unrealistically deep vertical mixing in the models. We next explore one possible source of this model bias related to decadal changes to the underside of ice floes, called ice keels. Results from idealized numerical simulations highlight the importance of ice keel depth, which controls the range over which ocean mixing occurs, as well as ice keel speed and ocean stratification. Further, we estimate that observational uncertainties related to ice keel depth may translate into uncertainties in the sign of current and future changes to below-ice momentum transfer into the ocean. Lastly, we present the instrument setup for our 2022-2023 pilot experiment and on-going outreach work at the Sea-ice Environmental Research Facility (SERF) in Canada. This is a unique facility centres around an outdoor saltwater pool where sea ice evolves under natural atmospheric conditions in a semi-idealized and well-instrumented setting.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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