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Enregistrement W4408251516 · doi:10.1016/j.accre.2025.02.008

Projection of sea ice conditions in the Canadian Arctic Archipelago based on CMIP6 assessments

2025· article· en· W4408251516 sur OpenAlexaboutno aff
Yu Zhang, Hailong Guo, Changsheng Chen, Weizeng Shao, Yi Zhou, Deshuai Wang

Notice bibliographique

RevueAdvances in Climate Change Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaSouthern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Guangzhou)National Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésArchipelagoArcticClimatologyProjection (relational algebra)OceanographyThe arcticSea iceEnvironmental scienceGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Arctic Archipelago (CAA) includes the critical region of the Northwest Passage (NWP) and is one of the areas with the most severe sea ice conditions in the Arctic. Currently, studies on sea ice projections focusing on the CAA are limited. Furthermore, the prediction results for the CAA from different models based on the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) exhibit uncertainty due to the inter-model spread. This study evaluated the projected data for sea ice concentration (SIC) and thickness (SIT) within the CAA from 14 CMIP6 models for the period 2015–2022 under the SSP2-4.5 scenario based on the satellite and reanalysis data. Although most models can capture the major characteristics of spatiotemporal variations in SIC and SIT within the CAA, there are considerable numerical differences compared to observations and reanalysis. Additionally, there is a notable spread among 14 CMIP6 models. The assessment of SIC indicates that CESM2, GFDL-CM4, IPSL-CM6A-LR, and UKESM1-0-LL exhibit better performance, with a relatively low bias (less than 7%), a root mean square error (RMSE) below 22%, and a relatively high correlation coefficient (CC) exceeding 0.75. In the evaluation of SIT, the four best-performing models are GFDL-CM4, MPI-ESM1-2-HR, MPI-ESM1-2-LR, and MRI-ESM2-0. The multi-model ensemble of the best performance group (MMM BPG ) projects a declining trend in both sea ice area (SIA) and SIT for the CAA from 2025 to 2100, with respective trends of −0.21 × 10 5 km 2 per decade and −0.06 m per decade under the SSP2-4.5 scenario, and −0.56 × 10 5 km 2 per decade and −0.11 m per decade under the SSP5-8.5 scenario. Under both scenarios, the MMM BPG predicts a more notable reduction of sea ice in the NWP compared to the multi-model ensemble of all 14 models. Navigable conditions for the northern and southern routes are defined by SIA and SIT respectively, with each route’s SIA being less than 5% of its total area and the mean SIT being below 0.15 m. Based on the SIA threshold, under the SSP2-4.5 and SSP5-8.5 scenarios, MMM BPG projects that continuous annual navigability in the NWP, with at least three navigable months per year, will be achieved starting in 2060 and 2054, respectively. According to the SIT threshold, the MMM BPG projects that it will reach continuous annual navigability with at least one navigable month per year under both scenarios, starting in 2038 and 2036, respectively. This study enhances the understanding of CMIP6 model performance in projecting sea ice within the CAA and provides insights into future sea ice conditions in the region.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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