Thermal boundary conditions on western Greenland: Observational constraints and impacts on the modeled thermomechanical state
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The surface and basal boundary conditions exert an important control on the thermodynamic state of the Greenland Ice Sheet, but their representation in numerical ice sheet models is poorly constrained due to the lack of observations. Here we investigate a land‐terminating sector of western Greenland and (1) quantify differences between new observations and commonly used boundary condition data sets and (2) demonstrate the impact of improved boundary conditions on simulated thermodynamics in a higher‐order numerical flow model. We constrain near‐surface temperature with measurements from two 20 m boreholes in the ablation zone and 10 m firn temperature from the percolation zone. We constrain basal heat flux using in situ measurement in a deep bedrock hole at the study area margin and other existing assessments. To assess boundary condition influences on simulated thermal‐mechanical processes, we compare model output to multiple full‐thickness temperature profiles collected in the ablation zone. Our observation‐constrained basal heat flux is 30 mW m −2 less than commonly used representations. In contrast, measured near‐surface temperatures are warmer than common surface temperature data sets by up to 15°C. Application of lower basal heat flux increases a model cold bias compared to the measured temperature profiles and causes frozen basal conditions across the ablation zone. Temperate basal conditions are reestablished by our warmer surface boundary. Warmer surface ice and firn can introduce several times more energy to the modeled ice mass than what is lost at the bed from reduced basal heat flux, indicating that the thermomechanical state of the ice sheet is highly sensitive to near‐surface effects.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».