Meltwater run-off from Haig Glacier, Canadian Rocky Mountains, 2002–2013
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Observations of high-elevation meteorological conditions, glacier mass balance, and glacier run-off are sparse in western Canada and the Canadian Rocky Mountains, leading to uncertainty about the importance of glaciers to regional water resources. This needs to be quantified so that the impacts of ongoing glacier recession can be evaluated with respect to alpine ecology, hydroelectric operations, and water resource management. In this manuscript the seasonal evolution of glacier run-off is assessed for an alpine watershed on the continental divide in the Canadian Rocky Mountains. The study area is a headwaters catchment of the Bow River, which flows eastward to provide an important supply of water to the Canadian prairies. Meteorological, snowpack, and surface energy balance data collected at Haig Glacier from 2002 to 2013 were analysed to evaluate glacier mass balance and run-off. Annual specific discharge from snow- and ice-melt on Haig Glacier averaged 2350 mm water equivalent from 2002 to 2013, with 42% of the run-off derived from melting of glacier ice and firn, i.e. water stored in the glacier reservoir. This is an order of magnitude greater than the annual specific discharge from non-glacierized parts of the Bow River basin. From 2002 to 2013, meltwater derived from the glacier storage was equivalent to 5–6% of the flow of the Bow River in Calgary in late summer and 2–3% of annual discharge. The basin is typical of most glacier-fed mountain rivers, where the modest and declining extent of glacierized area in the catchment limits the glacier contribution to annual run-off.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».