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Enregistrement W4413196938 · doi:10.1175/jtech-d-24-0105.1

Sea Surface Salinity Variability from Satellite and In Situ Observations around Greenland

2025· article· en· W4413196938 sur OpenAlexaboutno aff
Gilles Reverdin, Fabrice Bonjean, Louise Kilian, Jacqueline Boutin, Sébastien Guimbard, Jean‐Luc Vergely, Nicolas Foukal, M. Femke de Jong, Elodie Duyck, Colin A. Stedmon

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National d’Etudes SpatialesEuropean Space Agency
Mots-clésOcean gyreSSS*SatelliteClimatologyEnvironmental scienceSalinityOceanographySea surface temperatureArgoGeologySubtropics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates sea surface salinity (SSS) south of Greenland using satellite radiometric data products at pixel resolution and quality-assured in situ measurements. The analysis focuses on the weekly Climate Change Initiative (CCI), version 4.4, dataset from the European Space Agency (ESA), covering 2010–22, and the high-temporal-resolution dataset from the Downstream Data Processing Center for Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS)—High Resolution (CATDS-HR), available for 2015–22. Both satellite data products reveal significant positive biases on the shelves, with the CCI, version 4.4, product removing more data in this region and underestimating variability by at least a factor of 2 compared to CATDS-HR. In regions with low SSS variability, such as the central North Atlantic subpolar gyre, satellite products overestimate variability by 40% [0.17 instead of 0.12 on the Practical Salinity Scale (pss)] due to retrieval uncertainties (∼0.14 pss). However, CATDS-HR is 10% closer to in situ measurements than CCI, version 4. Beyond 100 km from the Greenland coast, in areas of high SSS variability, both products capture significant seasonal and interannual patterns, resolving scales down to 50 km. Satellite and in situ data for 2010–22 highlight an extreme freshwater event in the eastern Labrador Sea in September–October 2021, characterized by a > 2 pss salinity decrease near the Greenland continental slope that diminishes to > 1 pss up to 300 km offshore. These results demonstrate the capability of satellite SSS products to resolve freshwater exchange from Greenland shelves to the ocean interior, while emphasizing the need for adjustments to address systematic biases closer to the coast. Significance Statement Low salinity water originating from the Arctic and Greenland is present over the shelves off Greenland, which at times is exported to the Labrador Sea, where it can influence its surface salinity and density. We explore surface salinity variability from an unprecedented in situ surface dataset as well as surface salinity products from L-band radiometry retaining the satellite data spatial resolution. These products often present large average biases over the Greenland shelves, which originate from the adjustment of their long-time average to a biased climatology, which can be regionally improved. The variability in the satellite products satisfactorily reproduces the variability observed in in situ data, with underestimated variance on the shelves and overestimated variance associated with the uncertainties in the less variable central North Atlantic subpolar gyre. We identify a major export of freshwater from the southwest Greenland shelf into the eastern Labrador Sea in September–October 2021, with unprecedented spatial resolution.

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)0,000
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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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