Glaciological conditions in seven contrasting regions estimated with the degree-day model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We apply the degree-day model to seven glacial regions that offer contrasting conditions and are well documented in the World Glacier Inventory. The regions are: Axel Heiberg Island in Arctic Canada; Svalbard; northern Scandinavia; southern Norway; the Alps; the Caucasus; and New Zealand. We estimate the average equilibrium-line altitude (ELA) for each half-degree latitude/longitude grid square from the median elevations of glaciers within the square and we extrapolate temperature from the UEA/CRU (Climate Research Unit of the University of East Anglia) gridded climatology. Using the degree-day model, we calculate annual accumulation at the ELA, equal to ablation at the ELA, and other quantities like summer mean temperature, length of melt season, balance gradients and the sensitivity of mass balance to temperature and/or precipitation changes. Glaciers can be characterized on a scale from cold-dry (Axel Heiberg Island) to warm-wet (New Zealand) corresponding to the contrast between maritime and continental climates. Mass-balance sensitivities to temperature and/or precipitation changes are relatively small for dry-cold climate and relatively high for warm-wet climate. We could extend the approach to other glacier regions but we note that there are large areas for which ELA data are not available as they are still not covered by the World Glacier Inventory.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».