Quantifying Energy and Mass Fluxes Controlling Godthåbsfjord Freshwater Input in a 5-km Simulation (1991–2012)*,+
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freshwater runoff to fjords with marine-terminating glaciers along the Greenland Ice Sheet margin has an impact on fjord circulation and potentially ice sheet mass balance through increasing heat transport to the glacier front. Here, the authors use the high-resolution (5.5 km) HIRHAM5 regional climate model, allowing high detail in topography and surface types, to estimate freshwater input to Godthåbsfjord in southwest Greenland. Model output is compared to hydrometeorological observations and, while simulated daily variability in temperature and downwelling radiation shows high correlation with observations (typically >0.9), there are biases that impact the results. In particular, overestimated albedo leads to underestimation of melt and runoff at low elevations. In the model simulation (1991–2012), the ice sheet experiences increasing energy input from the surface turbulent heat flux (up to elevations of 2000 m) and shortwave radiation (at all elevations). Southerly wind anomalies and declining cloudiness due to an increase in atmospheric pressure over north Greenland contribute to increased summer melt. This results in declining surface mass balance (SMB), increasing surface runoff, and upward shift of the equilibrium line altitude. SMB is reconstructed back to 1890 though regression between simulated SMB and observed temperature and precipitation, with added uncertainty in the period 1890–1952 because of possible inhomogeneity in the precipitation record. SMB as low as in recent years appears to have occurred before, most notably around 1930, 1950, and 1960. While previous low SMBs were mainly caused by low accumulation, those around 1930 and in the 2000s are mainly due to warming.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».