Near-Surface Temperature Lapse Rates over Arctic Glaciers and Their Implications for Temperature Downscaling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Distributed glacier surface melt models are often forced using air temperature fields that are either downscaled from climate models or reanalysis, or extrapolated from station measurements. Typically, the downscaling and/or extrapolation are performed using a constant temperature lapse rate, which is often taken to be the free-air moist adiabatic lapse rate (MALR: 6°–7°C km−1). To explore the validity of this approach, the authors examined altitudinal gradients in daily mean air temperature along six transects across four glaciers in the Canadian high Arctic. The dataset includes over 58 000 daily averaged temperature measurements from 69 sensors covering the period 1988–2007. Temperature lapse rates near glacier surfaces vary on both daily and seasonal time scales, are consistently lower than the MALR (ablation season mean: 4.9°C km−1), and exhibit strong regional covariance. A significant fraction of the daily variability in lapse rates is associated with changes in free-atmospheric temperatures (higher temperatures = lower lapse rates). The temperature fields generated by downscaling point location summit elevation temperatures to the glacier surface using temporally variable lapse rates are a substantial improvement over those generated using the static MALR. These findings suggest that lower near-surface temperature lapse rates can be expected under a warming climate and that the air temperature near the glacier surface is less sensitive to changes in the temperature of the free atmosphere than is generally assumed.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».