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Enregistrement W4413420593 · doi:10.1021/acs.est.5c05850

Development, Testing, and Application of an Enhanced Oil Spill Model for Ice-Covered Waters (OSMT-Ice) through Multiscale Field Experiments

2025· article· en· W4413420593 sur OpenAlexafffund
Zhaoyang Yang, Zhi Chen, Kenneth Lee

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensGreenfield Research (Canada)Devon Energy (Canada)Fisheries and Oceans CanadaNatural Resources CanadaConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaFisheries and Oceans Canada
Mots-clésOil spillSea iceEnvironmental scienceField (mathematics)Ice formationPetroleum engineeringOceanographyGeologyAtmospheric sciences

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amid growing concerns about oil spills in vulnerable Arctic and sub-Arctic regions driven by climate-induced ice retreat, this study presents the development and validation of the OSMT-ice model, an enhanced oil spill modeling system designed to predict the movement and fate of oil in ice-covered waters. The model incorporates ice-concentration-based (ICB) constraints to improve the accuracy of oil transport and weathering simulation under varying ice conditions. Using observational data from multiscale field experiments, including the FEX2009 spill in the Barents Sea and the mesoscale experiments in Svalbard, we evaluated the model's capability to simulate oil trajectories, mass balance, and oil property evolution. A comparative hindcast analysis, with and without ice-related inputs, demonstrates that incorporating ice data significantly enhances the performance of oil transport modeling. Through multiple simulation scenarios, the effectiveness of various combinations of ICB constraints and target components was assessed to identify the optimal approach for modeling oil fate in ice-covered waters. Our findings indicate that the "30/80" rule-of-thumb, originally used to model oil movement under varying ice cover, does not apply to oil fate modeling in ice conditions. In contrast, the newly proposed quadratic reduction method provides more reliable simulations of oil behavior in icy environments. The OSMT-ice model, with its enhanced weathering algorithms, offers a robust tool for assessing oil spill impacts in ice-covered waters, improving response strategies and risk assessments. This research contributes to advancing oil spill modeling in Arctic and Sub-Arctic regions, with practical implications for oil spill contingency planning.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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