Nearshore ice-complex morphodynamics within an urban embayment, Southwestern Lake Michigan: Insights from a winter 2021–2022 monitoring study
Notice bibliographique
Résumé
Process-based insights into ice-shoreline morphodynamics are generally lacking, yet are critical for modeling and managing cold climate coastlines. In this study, conducted during the winter of 2021–2022 at an engineered Lake Michigan pocket beach, we address this knowledge gap by integrating repeat footage from beach cameras, aerial photographs acquired during sub-weekly drone flights, weather station information, and precision pre- and post-ice topo-bathymetric survey data to document and categorize the geomorphic evolution of a nearshore-ice complex under varying meteorologic and hydrodynamic conditions. While ice-complex formation and collapse were largely temperature-driven, episodes of sudden expansion followed multi-day wave events, with nearshore wave heights >1.5 m. These conditions promoted the accumulation and integration of brash ice and slush ice, brought in from elsewhere, along the ice front. Rapid nearshore ice-complex (re)expansion, following active erosion of the ice front during the high-energy wave events, was promoted by the calmer marine states to follow, during subzero temperature conditions. The cumulative impacts of shore ice on the lake bottom were captured in pre- and post-ice survey datasets. Up to ∼0.5 m of elevation loss occurred across the nearshore zone of ice advance and retreat, given wave scour along the ice front. Sand losses were roughly balanced by accretion of the lakeward part of the urban embayment. This study offers valuable insights into cross-shore dynamics obscured along more open sections of coast by complex littoral dynamics. Better understanding of ice-shoreline morphodynamics has implications for coastal resiliency planning for anticipated climate change.
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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 | 0,001 | 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 ».