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Enregistrement W2102632939 · doi:10.5194/esurf-4-103-2016

Short-term velocity variations at three rock glaciers and their relationship with meteorological conditions

2016· article· en· W2102632939 sur OpenAlexaff
Vanessa Wirz, Stephan Gruber, Ross S. Purves, Jan Beutel, I. Gärtner-Roer, Stefanie Gubler, Andreas Vieli

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Dynamics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesBundesamt für UmweltEidgenössische Technische Hochschule Zürich
Mots-clésGlacierGeologySnowmeltPrecipitationClimatologySnowAtmospheric sciencesElevation (ballistics)MeteorologyGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In recent years, strong variations in the speed of rock glaciers have been detected, raising questions about their stability under changing climatic conditions. In this study, we present continuous time series of surface velocities over 3 years of six GPS stations located on three rock glaciers in Switzerland. Intra-annual velocity variations are analysed in relation to local meteorological factors, such as precipitation, snow(melt), and air and ground surface temperatures. The main focus of this study lies on the abrupt velocity peaks, which have been detected at two steep and fast-moving rock glacier tongues ( ≥ 5 m a−1), and relationships to external meteorological forcing are statistically tested.The continuous measurements with high temporal resolution allowed us to detect short-term velocity peaks, which occur outside cold winter conditions, at these two rock glacier tongues. Our measurements further revealed that all rock glaciers experience clear intra-annual variations in movement in which the timing and the amplitude is reasonably similar in individual years. The seasonal decrease in velocity was typically smooth, starting 1–3 months after the seasonal decrease in temperatures, and was stronger in years with colder temperatures in mid winter. Seasonal acceleration was mostly abrupt and rapid compared to the winter deceleration, always starting during the zero curtain period. We found a statistically significant relationship between the occurrence of short-term velocity peaks and water input from heavy precipitation or snowmelt, while no velocity peak could be attributed solely to high temperatures. The findings of this study further suggest that, in addition to the short-term velocity peaks, the seasonal acceleration is also influenced by water infiltration, causing thermal advection and an increase in pore water pressure. In contrast, the amount of deceleration in winter seems to be mainly controlled by winter temperatures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations134
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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