An empirical firn-densification model comprising ice lenses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the past, several empirical firn-densification models have been developed fitted to measured density–depth profiles from Greenland and Antarctica. These models do not specifically deal with refreezing of meltwater in the firn. Ice lenses are usually indirectly taken into account by choosing a suitable value of the surface snow density. In the present study, a simple densification model is developed that specifically accounts for the content of ice lenses in the snowpack. An annual layer is considered to be composed of an ice fraction and a firn fraction. It is assumed that all meltwater formed at the surface in one year will refreeze in the corresponding annual layer, and that no additional melting or refreezing occurs in deeper layers. With this assumption, further densification is solely controlled by compaction of the firn fraction of the annual layer. Comparison of modelled and observed depth–density profiles from Canadian Arctic ice-core sites with large melting–refreezing percentages shows good agreement. The model is also used to estimate the long-term surface elevation change in interior Greenland that will result from temperature-driven changes of density–depth profiles. These surface elevation changes reflect a volume change of the ice sheet with no corresponding change of mass, i.e. a volume change that does not influence global sea level.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».