Satellite Remote Sensing & Model Reanalysis Estimates of Upper- Ocean Heat Content in the Canada Basin
Notice bibliographique
Résumé
The partitioning of solar radiation entering the upper ocean in the presence of sea ice during the Arctic summer is essential to predicting future ice retreat. This study compares predicted incoming heat with upper ocean density and thermal structure by constructing a simple, one-dimensional vertical heat budget around drifting buoy clusters deployed as part of the Stratified Ocean Dynamics of the Arctic experiment. Model reanalysis surface heat flux estimates were used with Synthetic Aperture Radar (SAR) and satellite radiometer derived open water fraction (OWF) estimates to construct an incoming surface heat flux budget. The incoming solar radiation forced upper-ocean heat gains, either stored locally or contributing to ice melt, through open water and the thinning ice cover. The estimated seasonal heat input directly through SAR-determined open water is roughly 44 MJ m-2, and the measured heat sinks total 104 MJ m-2 for mixed layer heat gain, basal melting, and basal conductance. Given the lack of sizeable advective heat sources, these results suggest that the residual heat source is through-ice transmittance. A transmission parameter was estimated from the residual heat flux and comparable to previous in situ observations of ice transmittance. These results suggest that through-ice transmittance is the dominating heat source around the observation site during the summer 2019 melt season.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».