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Effect of Melt Ponds on First-Year Sea Ice Ablation - Integration of RADARSAT-1 and Thermodynamic Modelling

2001· article· en· W2055712288 on OpenAlexvenueaboutno aff
John Hanesiak, John Yackel, David G. Barber

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Remote Sensing · 2001
Typearticle
Languageen
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicArctic and Antarctic ice dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉL'évolution de la fonte printanière en Arctique et du bilan d'énergie de surface associé sont des facteurs critiques dans la détermination de la date éventuelle de la désintégration de la glace de première année. La glace de première année étant mécaniquement faible est liée à un profil quasi-isothermique des températures de la glace avec des volumes relativement élevés de saumure. L'évolution des mares de fonte dans la glace de première année joue un rôle critique dans le bilan d'énergie de surface (à travers l'influence de l'albédo) qui détermine la structure thermodynamique de la glace. Un modèle thermodynamique uni-dimensionnel de la glace de mer a été utilisé pour examiner la susceptibilité de la glace de mer de première année à se désintégrer en fonction d'une fraction en pourcentage de mare de fonte. Une surface de glace avec une fraction de mare de 80% peut produire de la glace thermodynamiquement faible plus de trois semaines avant une surface de glace avec une fraction de mare de 10%. Comme prévu, il y a une relation non-linéaire entre le gradient de changement de température de la glace (ITGC) et la fraction de mare permettant d'illustrer les effets de la fraction de mare sur le potentiel de désintégration de la glace de mer de première année. D'autres expériences de modélisation suggèrent que le modèle de glace de mer surestime les taux de fonte de glace de mer de première année, dans ce cas surtout en raison d'une représentation inadéquate de l'albédo au cours de la saison de mares de fonte. Ceci suggère qu'il nous faut soit des meilleures paramétrisations de l'albédo de surface dans les modèles ou la capacité d'utiliser les données de télédétection pour estimer directement les fractions de mares de fonte et leur albédo associé pour utilisation dans les simulations annuelles de glace de première année. L'inversion de l'albédo de surface à partir d'images RADARSAT-1 acquises au-dessus de glace lisse de première année est possible tout au long de la saison de fonte dans ce cas. Les résultats démontrent que l'albédo de surface dérivé de RADARSAT-1 et incorporé dans le modèle thermodynamique de glace de mer améliore les simulations de glace de mer permettant une meilleure prévision de la période de désintégration de la glace de mer de première année.SUMMARYThe arctic spring melt evolution and the associated surface energy balance (SEB) are critical in determining the eventual break-up date of first-year sea ice (FYI). Mechanically weak FYI is linked to a near-isothermal ice temperature profile with relatively high brine volumes. Melt pond evolution on FYI plays a critical role in the SEB (through albedo influences) which determines the ice's thermodynamic structure. A one-dimensional thermodynamic sea ice model was used to examine the susceptibility of FYI to break up as a function of percent melt pond fraction. An ice surface with 80% pond fraction can produce thermodynamically weak ice more than three weeks earlier than an ice surface with 10% pond fraction. As expected, a non-linear relationship exists between the ice temperature gradient change (ITGC) and pond fraction to illustrate pond fraction effects on FYI break-up potential. Further modelling experiments suggest the sea ice model overestimates FYI melt rates in this case mainly due to inadequate albedo representation during the melt pond season. This suggests that we require either better model parameterizations of surface albedo or the capability to use remote sensing data to directly estimate melt pond fractions and their associated albedo for use in annual FYI simulations. Inversion of surface albedo from RADARSAT-1 imagery over smooth FYI is possible throughout the melt season in this case. Results show that RADARSAT-1 derived surface albedo ingested into the thermodynamic sea ice model improve sea ice simulations to better predict the timing of FYI break-up. Additional informationNotes on contributorsJ.M. Hanesiak• J.M. Hanesiak and D.G. Barber are with the Centre for Earth Observation Science, Geography Department, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada R3T 2N2. Tel: (204) 474-7049, E-mail: john_hanesiak@umanitoba.ca.J.J. Yackel• J.J. Yackel is with the Geography Department, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada.D.G. Barber• J.M. Hanesiak and D.G. Barber are with the Centre for Earth Observation Science, Geography Department, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada R3T 2N2. Tel: (204) 474-7049, E-mail: john_hanesiak@umanitoba.ca.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.929
Threshold uncertainty score0.971

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.198
Teacher spread0.189 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations22
Published2001
Admission routes2
Has abstractyes

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