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Enregistrement W4322006681 · doi:10.5194/egusphere-egu23-6969

Developments to 2D modelling of ice island deterioration using the CI2D3 Database

2023· preprint· en· W4322006681 sur OpenAlexaffabout
Anna Crawford, Greg Crocker, Derek Mueller, J. Joshua Smith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuoyancyIcebergIce calvingIce capsGeologySubmarine pipelineLead (geology)Sea iceErosionIce formationAntarctic sea iceClimatologyOceanographyPhysical geographyArctic ice packGeomorphologyGeographyAtmospheric sciencesMechanicsGlacierPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The calving of ice tongues and ice shelves can generate large, tabular icebergs that have climatological implications given their role in dispersing freshwater from the Greenland and Antarctic ice sheets. These ‘ice islands’ also pose potential risk to marine industry. It is therefore critical that influential deterioration mechanisms be accurately represented in simulations of ice island drift and deterioration, both for risk mitigation in offshore industry and for climatological studies that are focused on the Polar Regions. The majority of ice island deterioration is the result of sidewall erosion, and specifically that which results from waterline wave-erosion leading to ram growth and buoyancy-forced fracture. This study therefore focuses on the inclusion of the buoyancy-driven “footloose” calving mechanism (Wagner et al., 2014) in simulations of ice island length and areal change. Using size and lineage information of ice islands tracked in the Canadian Ice Island Drift, Deterioration and Detection (CI2D3) Database, we quantitatively assess the performance of the footloose calving model by simulating the deterioration of 172 ice islands. The mean model error was +15 (+/- 400) m over 20 d and increased to +401 (+1400/-800) m for simulations that ran to 80 d. The performance of the footloose calving model is a substantial improvement when compared to simulations that did not include this calving mechanism. For example, a thermal-melt model had mean errors of -252 and -1403 m at 20 and 80 d of simulation, respectively, and the mean error of a zero-melt model was -281 and -1545 m over the same time periods. We also present a new approach to modelling ice island areal change resulting from footloose calving. This simple, two-parameter approach simulates discrete footloose calving events and adjusts the ice island surface area to maintain a constant aspect ratio. Mean model error remained under 1 km2 over 80 d of simulation, showing that the model performs well over numerous months. Using the CI2D3 Database, we were able to conduct the first large-scale assessment of the footloose model’s performance in simulating change to the ice island length dimension. The morphological data included in the database also provided the opportunity to develop an approach for modelling areal deterioration resulting from footloose calving events. The model assessments would benefit from more observations of long-duration ice island tracks, as there were a limited number of ice islands that were tracked in the CI2D3 Database for over 40 d. Future work can look to implement the presented approaches in operational and climatological modelling while the iceberg modelling community also develops an approach to simulate larger-scale ice island fracture.

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)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,079 · 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
GenreMéthodes

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
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Résumé présentoui

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