Field observations of ice melt and decay to constrain lake ice model parameterizations
Notice bibliographique
Résumé
Field measurements within ice covers during the melting period are scarce, often constrained by safety concerns leading to uncertainty in model parameterizations of ice melt. To address these limitations, a Floating Research Station (FRS) was constructed in a small subarctic lake near Yellowknife, Canada to monitor ice processes year-round. Using the FRS, the objective of this study was to delineate key processes influencing ice melt and decay through evaluating heat budget components over three melt seasons: April 1- May 31 of 2023, 2024, and 2025. Our results show that the decay process was both thermally and mechanically driven, with mechanical decay from ice collapse occurring at internal ice porosities of 0.31-0.35 and accounting for 24 - 48% of total ice loss. Thermal melt at the surface (0.6 - 2.1 cm d -1 ) was driven by surface heat absorption (13-160 W m -2 ) and losses via net longwave fluxes (-95.2 - -6.6 W m -2 ). Bottom melt (0.1- 0.6 cm d -1 ) was caused by modest mean daily water-to-ice heat fluxes (< 15 W m -2 ). Melt season lengths varied between 35-49 days, and break-up dates up to 16 days, and were dependent on air temperatures, albedo, and net insolation. Results from this study can be used to improve and constrain melt period parameterizations in ice models while providing needed validation and calibration data in northern, high-latitude environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».