A new glacial isostatic adjustment model for Antarctica: calibrated and tested using observations of relative sea-level change and present-day uplift rates
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Notice bibliographique
Résumé
We present a glacial isostatic adjustment (GIA) model for Antarctica. This is driven by a new deglaciation history that has been developed using a numerical ice-sheet model, and is constrained to fit observations of past ice extent. We test the sensitivity of the GIA model to uncertainties in the deglaciation history, and seek earth model parameters that minimize the misfit of model predictions to relative sea-level observations from Antarctica. We find that the relative sea-level predictions are fairly insensitive to changes in lithospheric thickness and lower mantle viscosity, but show high sensitivity to changes in upper mantle viscosity and constrain this value (95 per cent confidence) to lie in the range 0.8–2.0 × 1021 Pa s. Significant misfits at several sites may be due to errors in the deglaciation history, or unmodelled effects of lateral variations in Earth structure. When we compare our GIA model predictions with elastic-corrected GPS uplift rates we find that the predicted rates are biased high (weighted mean bias = 1.8 mm yr−1) and there is a weighted root-mean-square (WRMS) error of 2.9 mm yr−1. In particular, our model systematically over-predicts uplift rates in the Antarctica Peninsula, and we attempt to address this by adjusting the Late Holocene loading history in this region, within the bounds of uncertainty of the deglaciation model. Using this adjusted model the weighted mean bias improves from 1.8 to 1.2 mm yr−1, and the WRMS error is reduced to 2.3 mm yr−1, compared with 4.9 mm yr−1 for ICE-5G v1.2 and 5.0 mm yr−1 for IJ05. Finally, we place spatially variable error bars on our GIA uplift rate predictions, taking into account uncertainties in both the deglaciation history and modelled Earth viscosity structure. This work provides a new GIA correction for the GRACE data in Antarctica, thus permitting more accurate constraints to be placed on current ice-mass change.
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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 | 0,001 |
| 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 découle