MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6927080783 · doi:10.26092/elib/3088

Understanding polar atmosphere-ocean-sea ice momentum transfer using remote sensing and modeling techniques

2024· article· en· W6927080783 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea iceMesoscale meteorologyCryosphereDrift iceSea ice concentrationArctic ice packAtmosphere (unit)Sea ice thicknessSatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last half a century, the Arctic sea ice extent and volume have been decreasing as a result of the amplified warming taking place in the Arctic. Similarly, the Antarctic summertime sea ice extent maximum has been the lowest in the satellite record for the last three years. As sea ice at both poles is changing in a warming climate, it is necessary to better understand the fundamental processes that determine sea ice properties such as extent, thickness, volume and drift. These processes, namely dynamic and thermodynamic ones, are triggered by the surrounding atmosphere and ocean. The overarching goal of this dissertation is to study dynamic processes while also considering thermodynamic aspects. Chapter 3 delves into the abovementioned dynamic and thermodynamic processes at mesoscale in the study of polynya events and thin sea ice anomalies above Maud Rise in the Antarctic. Chapter 4 looks at parameters that quantify dynamics, specifically at drag coefficients (Cd) that determine the momentum transfer between the atmosphere and sea ice, on a pan-Arctic scale. Finally, Chapter 5 implements the derived estimates of drag from observations into a coupled regional atmosphere-ocean-sea ice model in order to investigate the impact of variable drag on sea ice properties Arctic-wide. The Weddell Sea Polynya (occurring in 1974-1976 and 2016-2017) is an excellent case study in the impact of mesoscale as well as synoptic scale processes on sea ice. My analysis of the events corroborates past studies that identify the Weddell Sea polynya as one that is driven by dynamic as well as thermodynamic processes. In addition, using satellite-borne microwave imaging radiometers, large thin sea ice anomalies have been identified in polynya-free years (2010-2020). Given the reported links between the polynya and different dynamic and thermodynamic ocean and atmosphere processes, our results suggest that when an insufficient amount of these processes are active, a thin sea ice anomaly may emerge instead. The neutral sea ice-atmosphere Cd data-set is the first-ever assessment of drag on both pan- Arctic spatial and sub-yearly temporal scales. Leveraging the high resolution of Ice, Cloud and land Elevation Satellite 2 (IS2), as well as near-coincident Operation IceBridge (OIB) airborne surveys of sea ice topography, it was possible to observe the spatiotemporal evolution of drag from November 2018 to May 2022. My results showed the ice area directly north of the Canadian Archipelago and Greenland to have a Cd consistently above 2.0 × 10−3, while for most of the multiyear ice portion of the Arctic it is typically around ∼1.5 × 10−3. The first-year and young ice portion of the Arctic has a comparatively lower Cd (∼9 × 10−4) with an increase along the marginal ice zone that exceeds 1.5 × 10−3. This dataset was then used to derive a parameterization linking Cd to coincident IS2 sea ice thickness measurements, which was implemented into the regional atmosphere-ocean-sea ice model HIRHAM-NAOSIM. By running the model with and without the implementation, my results showed reasonable albeit small differences between the sea ice properties modelled by the two runs. Using sensitivity studies that varied the coefficients and integration of the Cd parameterization, I was then able to explain the differences observed. The main findings from the model study are that atmospheric and oceanic drag have the opposite effect on both sea ice drift and thickness on a pan-Arctic scale, and that over a period of three years, regardless of the range in drag variability, the impact of drag on sea ice in a coupled model is typically small in magnitude (<5% differences in both sea ice drift and thickness).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MIND→Même sujetArctic and Antarctic ice dynamics→Travaux en français237 207→