Turbulent heat fluxes in the North Water Polynya and ice estimated based on ASRv2 data and their impact on cloud
Notice bibliographique
Résumé
The presence or absence of sea ice introduces a substantial perturbation to surface‒atmosphere energy exchanges. Comprehending the effect of varying sea ice cover on surface‒atmosphere interactions is an important consideration for understanding the Arctic climate system. The recurring North Water Polynya (NOW) serves as a natural laboratory for isolating cloud responses to a rapid, near-step perturbation in sea ice. In this study, we employed high-resolution Arctic System Reanalysis version 2 (ASRv2) data to estimate turbulent heat fluxes over the NOW and nearby sea ice (NSI) area between 2005/2006 and 2015/2016. The results indicate that the average turbulent heat fluxes in the polynya are about 87% and 86% higher than in the NSI area over the 10 years during the entire duration of the polynya and during polar night, respectively. Enhanced turbulent heat fluxes from the polynya tend to produce more low-level clouds. The relationship between the polynya and low cloud in winter was examined based on Cloud‒Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO). The low-cloud fraction (0–2 km) was about 7%–34% larger over the polynya than the NSI area, and the ice water content below 200 m was about 250%–413% higher over the former than the latter. The correlation between cloud fraction and turbulent heat fluxes in the polynya peaks around the altitude of 200–300 m. These results suggest that the NOW affects the Arctic boundary layer cloudiness and structure in wintertime. Furthermore, higher horizontal resolution reanalysis data can advance our understanding of the cloud-polynya response.
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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 | 0,000 |
| 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 ».