Iceberg calving flux and mass balance of the Austfonna ice cap on Nordaustlandet, Svalbard
Notice bibliographique
Résumé
Satellite radar interferometry, 60 MHz airborne ice‐penetrating radar data, and visible band satellite imagery were used to calculate the velocity structure, ice thickness, and the changing ice‐marginal extent of Austfonna (8000 km 2 and 2500 km 3 ), the largest ice cap in the Eurasian Arctic. Ice cap motion is generally less than about 10 m a −1 , except where faster flowing curvilinear features with velocities of several tens to over 200 m a −1 are present. Most drainage basins of Austfonna have undergone ice‐marginal retreat over the past few decades at an average of a few tens of meters per year. Integrating margin change around the whole ice cap gives a total area loss of about 10 km 2 a −1 . Iceberg flux from the marine margins of Austfonna is about 2.5 ± 0.5 km 3 a −1 (water equivalent), about 45% of the total calving flux from the whole Svalbard archipelago. When mass loss by iceberg production is taken into account, the total mass balance of Austfonna is negative by between about 2.5 and 4.5 km 3 a −1 . This iceberg flux represents about 33 ± 5% of total annual mass loss from Austfonna, with the remainder lost through surface ablation. Iceberg flux should be included in calculations of the total mass balance of the many large Arctic ice caps, including those located in the Russian and Canadian Arctic that end in tidewater. The neglect of this term has led to underestimates of mass loss from these ice caps and, thus, to underestimates of the contribution of Arctic ice caps to global sea level rise.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».