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Enregistrement W4415806189 · doi:10.1175/jtech-d-24-0102.1

A Drift-Towing Ocean Profiling (DTOP) System for Monitoring the Ice-Covered Upper Ocean in Polar Regions

2025· article· W4415806189 sur OpenAlexaboutno aff
Yongjun Wang, Jinping Zhao, Xiaoyu Wang, Wenli Zhong, Yilin Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Atmospheric and Oceanic Technology · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSea iceArcticCryosphereArctic ice packIcebergHydrographyIce shelfPolarPolar night

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A Drift-Towing Ocean Profiling (DTOP) system has been designed for polar regions to study upper-ocean processes across seasons with the capability for continuous long-term operation. It is comprised of a surface package on an ice floe, a cable for data/power transmission, and a subsurface CTD profiler measuring hydrographic properties to a maximum depth of 125 m. The surface package includes meteorological sensors, an ice temperature chain, and GPS/Iridium antennae. The profiler floats up and down driven by oil bladder expansion and contraction, ensuring safe ice bottom contact for data collection at the ice–water interface. Data collected by the profiler are sent to a shore-based server via an Iridium transmitter. Deployed since 2018 in the Canadian and Eurasian Basins during the Chinese National Arctic Research Expedition (CHINARE) and the Multidisciplinary Drifting Observatory for the Study of Arctic Climate (MOSAiC) Expedition, DTOPs have gathered 2700 profiles and 48 000 meteorological records by September 2022. Observations reveal seasonal fluctuations in meteorological conditions near the ice surface, sea ice growth/ablation, and water mass characteristics. CTD profiles document polar surface water, near-surface temperature maximum, and Pacific-origin waters, aiding in studying spatiotemporal variations in the mixed layer depth and supercooled water. Future plans involve expanding DTOP deployment with biogeochemical sensors in Arctic basins as part of Arctic Observing Networks. Significance Statement Processes at the ice–water interface in the Arctic are crucial both physically and biologically. Regrettably, conventional underice profilers often start sampling below 10 m to protect their sensors, leaving a significant observational gap just beneath the ice. This study introduces the Drift-Towing Ocean Profiler (DTOP), a new ice-borne drifting air–ice–ocean observing system designed to bridge this gap. This innovative ice-tethered system captures hydrographic and biogeochemical properties throughout the water column from just below the ice, down to a maximum depth of 125 m. By enabling enhanced real-time monitoring, DTOP offers vital insights into the rapidly changing Arctic environment, improving our understanding of ice–ocean interactions and climate dynamics.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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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