Baffin Island snow extent sensitivity: Insights from a regional climate model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent modeling efforts suggest that the Little Ice Age (LIA) onset could be explained by a series of four large decadally‐spaced volcanic eruptions. At that time, glaciers on Baffin Island advanced and did not retreat until the past century, perhaps due to Arctic and North Atlantic Ocean sea ice feedbacks. To try to determine what parameters sustain snow cover, we investigate the relative impacts of changes in radiation and advection on minimum summer snow extent over Baffin Island. We used the Weather Research and Forecasting (WRF) model to run eight 6 month long (April‐September), 10 km resolution simulations, in which we varied boundary condition temperatures, solar radiation, and sea ice cover. Although the Control Run underestimated cloud cover and thus produced an exaggerated diurnal 2 m temperature cycle, the relative changes of snow extent show that WRF accurately simulates snow expansion into the same regions as during the LIA. With an average temperature decrease from current temperatures by −3.9 ± 1.1 K, it only requires one season for the model to lower the snowline by comparable elevation changes seen during the descent into the LIA. WRF's maximum snow line sensitivity is 7 K/km, within the range of the typically assumed lapse rate of 5–7 K/km in the Canadian Arctic. Thus, if a shift in the Arctic climate greatly expanded sea ice coverage following large volcanic eruptions, this would have been enough to perpetuate an ice sheet on Baffin Island throughout the LIA.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».