Drivers of Marine Heatwaves in the Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Among the documented consequences of anthropogenic global warming are the increased frequency and duration of marine heatwaves in the global ocean. The literature dedicated to Arctic marine heatwaves corroborates those results, but fails to identify the heat sources and sinks. Because of the numerous feedbacks impacting polar regions, understanding the processes triggering and dissipating those extreme events is particularly important to predict their occurrence in a fast changing ocean. A three‐dimensional regional ice‐ocean numerical model is used to calculate a surface mixed layer heat budget and to investigate mechanisms generating and dissipating marine heatwaves. The majority of the marine heatwaves are onset by surface heat fluxes and decayed by bottom and surface heat fluxes. The dominant processes are spatially and seasonally heterogeneous: lateral heat flux can become the primary process when advecting heat anomalies at the main Arctic gateways or by triggering temperature extremes in winter. Using a Reynolds decomposition, it can be determined that the shoaling of the surface mixed layer induced by ice melt can significantly lengthen and intensify Arctic marine heatwaves. In winter, the analysis of marine heatwaves poses unique challenges, with the long term freshening of the Arctic inducing a positive trend of 0.1°C per decade for the freezing point. Arctic marine heatwaves are expected to keep increasing in duration and intensity due to the increased trend of the primary process, the surface heat flux, and their dissipation by bottom heat flux provides a pathway for heat from the atmosphere to the Arctic subsurface water masses.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».