Modelling wave-ice interactions in three-dimensions in the marginal ice zone
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--> The study and forecasting of Arctic storms, and their ocean surface waves, are important issues, particularly with climate change, and decreasing sea ice. Our focus is three different modern wave-ice models, with particular attention for three-dimensional wave-scattering, which is challenging to implement because of required energy redistribution. These models have only recently been implemented in WAVEWATCHIII wave model, with sufficient efficiency for operational forecasts, as described by Perrie et al. (2022, doi.org/10.1098/rsta.2021.0263). We perform the simulation of large-scale ocean waves and controlled inter-comparisons, for these wave-ice models for a simple hypothetical ocean and Marginal Ice Zone (MIZ); test cases for wave development and attenuation are driven by constant winds, to identify model weaknesses. Our follow-on work compares model simulations with field measurements using relatively high-quality data, collected by wave buoys from the Sea State Boundary Layer Experiment of 2015 in the Beaufort Sea. This experiment includes several storm events and a variety of wave systems and MIZ situations, with differing ice floe sizes, concentrations and thicknesses. Results are given in this presentation. Regarding the wave-ice models, one is the Bedford Institute of Oceanography (BIO) model which involves 3-dimensional wave-ice interactions for wave attenuation and three-dimensional wave scattering. The second model (MBS) uses the full integration of the scattering kernel, (like BIO), and includes flexible ice floes, based on papers by Meylan, Bennetts and Squire. The third is like MBS, with additional energy dissipation. MBS and MBS’ models assume no ice floe submergence; BIO has rigid MIZ floes that submerge partially.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».