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Enregistrement W4408429636 · doi:10.5194/egusphere-egu25-15866

A novel method for sea ice reconstructions using satellite calibration of bromine enrichment records in Arctic ice cores

2025· preprint· en· W4408429636 sur OpenAlexaboutno aff
Federico Scoto, Niccolò Maffezzoli, Alfonso Saiz‐Lopez, Carlos A. Cuevas, Alessandro Gagliardi, Cristiano Varin, Andrea Spolaor

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceSatelliteArctic ice packBromineCalibrationArcticIce coreRemote sensingThe arcticGeologyOceanographyChemistryPhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paleo-records such as marine sediments and ice cores are commonly used to extend our knowledge about past sea-ice cover during the period prior to instrumental observations. Several studies (Spolaor et al., 2016, Saiz Lopez and Von Glasow, 2012) have identified bromine in ice cores as a potential proxy for past sea ice conditions. During polar springtime, in fact, the photochemical recycling of bromine is extremely efficient over first year sea ice (FYSI), resulting in enhanced concentrations of inorganic gas phase bromine (e.g. BrO) compared to the ocean surface, multi-year sea ice or snow-covered land. This process is known as “bromine explosion” and is detected by satellite sensors and in-situ observations from early Marchto late May. After emission, the BrO plume is frequently carried for several days by high-latitude cyclones in the lower troposphere until it reaches land and falls in the form of bromine enriched snow compared to seawater Br/Na ratio. Here, we present the first statistical validation of this proxy using satellite sea ice observations. By combining bromine enrichment (relative to seawater, Brenr) records from three Greenlandic ice cores with satellite sea ice imagery over a span of three decades, we demonstrate its efficacy. During the satellite era (1984–2016), Brenr values in the ice cores show significant correlations with first-year sea ice formed in the Baffin Bay and Labrador Sea, confirming that gas-phase bromine enrichment processes, which predominantly occur over sea ice surfaces, are the primary drivers of the Brenr signal in ice cores. Furthermore, to evaluate Brenr’s ability to capture historical sea ice variability, we compare 20th-century Arctic sea ice historical records and proxy data with reconstructions derived from an autoregressive–moving-average (ARMA) model. The results show overall strong agreement. While further improvements are needed—such as site-specific calibrations and detailed studies on bromine transport dynamics—this study introduces a novel quantitative method for reconstructing past seasonal sea ice variability using bromine enrichment in ice cores

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
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