Spatial and temporal variability in the snowpack of a High Arctic ice cap: implications for mass-change measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interpretation of ice mass elevation changes observed by satellite altimetry demands quantification of the proportion of elevation change which is attributable to variations in firn densification. Detailed stratigraphic logging of snowpack structure and density was carried out at ~1km intervals along a 47 km transect on Devon Ice Cap, Canada, in spring (pre-melt) and autumn (during/ after melt) 2004 and 2006 to characterize seasonal snowpack variability across the full range of snow facies. Simultaneous meteorological measurements were gathered. Spring (pre-melt) snowpacks show low variability over large spatial scales, with low-magnitude changes in density. The end-of-summer/ autumn density profiles show high variability in both 2004 and 2006, with vastly different melt regimes generating dissimilar patterns of ice-layer formation over the two melt seasons. Dye-tracing experiments from spring to autumn 2006 reveal that vertical and horizontal distribution of meltwater flow within and below the annual snowpack is strongly affected by the pre-existing, often subtle stratigraphic interfaces in the snowpack, rather than its bulk properties. Strong interannual variability suggests that using a simple relationship between air temperature, elevation and snowpack densification to derive mass change from measurements of elevation change across High Arctic ice caps may be misguided. Melt timing and duration are important extrinsic factors governing snowpack densification and ice-layer formation in summer, rather than averaged air temperatures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».