Quantifying the role of estuarine discharge in modulating landfast sea-ice regime in Hudson Bay and James Bay
Notice bibliographique
Résumé
Arctic and subarctic estuaries are unique environments where flowing river water influences the freezing and melting of ice in complex ways. This study examined the impact of river discharge on the formation and persistence of landfast ice in Hudson Bay and James Bay, utilizing ice charts and satellite imagery. The results showed that landfast ice around eight major river mouths in Hudson Bay and James Bay formed later and melted earlier than near adjacent non-estuarine coastlines with minimal river impact. The degree to which ice forms later and melts earlier in river mouths compared to non-estuarine coastlines varied proportionately with the intensity of river discharge volume, implying discharge volume is a crucial factor in determining ice persistence. Furthermore, it was seen that from the start of the seasonal temperature transition, the break-up event at river mouths happened after 21 days on average, compared to 32 days in the case of ice at the adjacent coastlines. Ice at rivers with higher discharge volumes experienced earlier break-up and delayed freeze-up compared to other rivers. A crucial contribution of this study is highlighting that landfast ice break-up is either predominantly thermodynamic, with ice loss due to melting, or predominantly dynamic, with ice loss due to disintegration and flushing out of the ice due to dynamic forcings like river flow and wind.
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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 ».