Role of sea ice, stratification, and near-inertial oscillations in shaping the upper Siberian Arctic Ocean currents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Siberian Arctic Ocean (SAO) is the largest integrator and redistributor of Siberian freshwater resources and acts to significantly influence the Arctic climate system. Moreover, the SAO is experiencing some of the most notable climate changes in the Arctic, and advection of anomalous Atlantic- (atlantification) and Pacific-origin (pacification) inflow waters and biota continue to play a major role in reshaping the SAO in recent decades. In this study, we use a large collection of mooring data to create a coherent picture of the spatiotemporal patterns and variability of currents and shear in the upper SAO during the past decade. Although there was no noticeable trend in the upper SAO's current speed and shear from 2013 to 2023, their seasonal cycle has significantly strengthened. The cycle reveals a strong relationship between upper ocean currents and their shear with sea ice conditions – particularly during transitional seasons – evidenced by a strong negative correlation (−0.94) between seasonal sea ice concentration and current shear. In the shallow (< 20–30 m) summer surface mixed layer, currents have increased because strong stratification prevents wind energy from propagating into the deeper layers. In this case, strong near-inertial currents account for more than half of the summertime current speed and shear. In the winter, a thicker surface layer is created by deep upper SAO ventilation due to atlantification, which distributes wind energy to far deeper (> 100 m) layers. These findings are critical to understanding the ramifications for mixing and halocline weakening, as well as the rate of atlantification in the region.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».