Arctic Sea ice decline whiplash modes in winter investigated from a Pan-Arctic viewpoint: atmospheric drivers and feedbacks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The term ‘sea ice decline whiplash’ describes short-term abrupt sea ice decline, as determined falling below the 10th percentile of the probability density function of daily sea ice concentration (SIC) tendency. The leading SIC modes over pan-Arctic show significant locality and co-variability based on empirical orthogonal function (EOF) analysis of sea ice decline whiplash days during winters of 1979–2020. The first and third EOFs correspond to a seesaw and an in-phase anomalous SIC pattern over the Davis Strait/Labrador Sea and the Greenland-northern Barents Sea, respectively. The second EOF shows a dipole pattern, with opposing SIC centers of action in the Bering Sea and the Sea of Okhotsk. These leading EOF modes may occur individually or occasionally simultaneously, which partially explains the spatial heterogeneity of short-term Arctic sea ice retreat. Regression analysis shows that the abrupt sea ice decline associated with these three leading EOF modes is closely related to the enhanced downward longwave radiation over sea ice-covered region due to heat transport from midlatitudes and large-scale condensation heating, in addition to the moist effect produced by the increased evaporation after sea ice decline. The surface turbulent heat flux, however, may indirectly melt the sea ice by heating the surrounding ice-free region mainly through anomalous downward surface sensible heat flux. Conversely, the melting sea ice may have a feedback on the tropospheric atmosphere over mid-high latitudes via anomalous upward surface latent heat flux, which depends on the specific sea ice decline whiplash mode. Our work emphasizes the joint effects of external heat and moisture transportation associated with atmospheric circulation and local vertical feedback of the short-term sea ice decline whiplash.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».