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Enregistrement W4410302695 · doi:10.1080/07055900.2025.2497241

Modelling the Bathymetric Influence on Ice Melt for an Idealized Ice-Covered Lake

2025· article· en· W4410302695 sur OpenAlexafffundvenueabout
Dana Arends, Edmund W. Tedford, Jason Olsthoorn

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBathymetryGeologyMelt pondSea iceOceanographyArctic ice packAntarctic sea ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the high abundance of lakes that experience ice cover at some point in their seasonal cycle and the important role frozen lakes play for many communities, winter limnology remains underdiscussed compared to its summer counterpart. This paper examines the effect of bathymetry on the late-winter basin-scale circulation and the associated melt rates, which remains a knowledge gap in the literature. The modelling setup considered a symmetrical truncated cone lake shape, covered uniformly by 35 cm of ice, and idealized atmospheric warming input to simulate convection-driven mixing under ice. In the absence of Coriolis forces, the simulations indicated that bathymetry does influence under-ice flow features and, under these modelled conditions, produces a signal in the ice melting pattern. As the strength of the rotational forces increased (increasing Coriolis frequency), an anticyclonic (clockwise) gyre formed and grew, resulting in a suppression of lateral heat transport from the density currents. A transition in circulation regime occurs for Rosby number ≈0.15, where the ice melt pattern reversed, revealing greater melting at the lake sides due to the heat becoming trapped there. The trend of these effects was reinforced with real bathymetry data from Base Mine Lake, a pit lake located in northeast Alberta. Despite the many differences between the idealized setup and the real lake conditions, the real ice melt compared well with the simulation without Coriolis.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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