Ice velocity and climate variations for Baltoro Glacier, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The recent dynamic behaviour of Karakoram glaciers is expected to differ from that shown by glaciers in the central and eastern Himalaya because of regional variations in precipitation and temperature trends. However, there are insufficient quantitative data to support or confute such hypotheses. We present velocity data covering the period 1993–2008 for Baltoro Glacier, one of the longest glaciers in the Karakoram. Velocity measurements were made using cross-correlation feature tracking applied to European Remote-sensing Satellite (ERS-1 and -2) and Envisat advanced synthetic aperture radar (ASAR) data, supplemented by differential global positioning system (DGPS) measurements. We find a gradual acceleration of the glacier during the early 2000s, in particular during winter months. Multi-seasonal data reveal a large difference between summer and winter flow characteristics, but only in the upper ablation zone. Summer 2005 was a particularly dynamic period following from the heavy winter snowfall of 2004, indicating the importance of basal meltwater availability for glacier flow. Transverse velocity profiles indicate that Baltoro Glacier undergoes ‘block’ flow across much of the upper ablation zone during the summer, which we interpret as evidence of widespread basal sliding. The DGPS data confirm the rapid increase in flow detected during 2005. Modelled climatic data reveal decreasing summer temperatures and increasing precipitation over the study period, helping to explain the observed dynamic variations and their differences from glaciers elsewhere in the Himalaya.
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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 ».