Spatio-temporal variability in elevation changes of two high-Arctic valley glaciers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Uncertainties in estimates of glacier and ice-cap contribution to sea-level rise exist in part due to poor quantification of mass-balance errors, particularly those resulting from extrapolation of sparse measurements. Centre-line data are often assumed to be representative of the glacier as a whole, with little attention paid to extrapolation errors or their effect on mass-balance estimates. Here we present detailed digital elevation model (DEM) measurements of glacier-wide elevation changes over the last ~40 years at two glaciers on Svalbard, Norwegian Arctic. Austre Br0ggerbreen and Midtre Lovenbreen are shown to have lost 27.54 ± 0.98 and 9.65 ± 0.76 × 10 7 m 3 of ice, respectively, between 1966 and 2005, findings that we relate to trends in average summer air temperatures and winter accumulation. These volume losses correspond to geodetic balances of -0.58 ± 0.03 and -0.41 ± 0.03 mw.e. a -1 , respectively. Our analysis revealed high spatial complexity in patterns of elevation change, varying between glaciers, between measurement intervals and within and between elevation bins. Balances from extrapolated centre-line geodetic data were the same (within errors) as those from full-coverage DEM differencing in the majority of comparisons, yet significantly underestimated balance in three instances. Additionally, field mass balance from centre-line ablation stake data underestimated balances from full-coverage geodetic measurements during three of six measurement periods. These findings may support the hypothesis that field measurements underestimate Svalbard glacier mass loss, at least partly as a result of the failure of centre-line measurements to account for glacier-wide variations in ablation. Our results demonstrate the importance of deriving accurate interpolation functions and constraining extrapolation errors from sparse measurements.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».