An approach to derive regional snow lines and glacier mass change from MODIS imagery, western North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We describe a method to calculate regional snow line elevations and annual equilibrium line altitudes (ELAs) from daily MODIS imagery (MOD02QKM) on large glaciers and icefields in western North America. An automated cluster analysis of the cloud-masked visible and near-infrared bands at 250 m resolution is used to delineate glacier facies (snow and ice) for ten glacierized regions between 2000–2011. For each region and season, the maximum observed value of the 20th percentile of snow-covered pixels (ZS(20)) is used to define a regional ELA proxy (ELAest). Our results indicate significant increases in the regional ELA proxy at two continental sites (Peyto Glacier and Gulkana Glacier) over the period of observation, though no statistically significant trends are identified at other sites. To evaluate the utility of regional ELA proxies derived from MOD02QKM imagery, we compare standard geodetic estimates of glacier mass change with estimates derived from historical mass balance gradients and observations of ZS(20) at three large icefields. Our approach yields estimates of mass change that more negative than traditional geodetic approaches, though MODIS-derived estimates are within the margins of error at all three sites. Both estimates of glacier mass change corroborate the continued mass loss of glaciers in western North America. Between 2000 and 2009, the geodetic change approach yields mean annual rates of surface elevation change for the Columbia, Lillooet, and Sittakanay icefields of −0.29 ± 0.05, −0.26 ± 0.05, and −0.63 ± 0.17 m a−1, respectively. This study provides a new technique for glacier facies detection at daily timescales, and contributes to the development of regional estimates of glacier mass change, both of which are critical for studies of glacier contributions to streamflow and 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».