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Enregistrement W2217602966

Thermal and Hydrological Response of Rock Glaciers to Climate Change: A Scenario Based Simulation Study

2014· dissertation· en· W2217602966 sur OpenAlexfundno aff
Jotham Apaloo

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRock glacierGlacierPermafrostClimate changePrecipitationClimatologyGlacier mass balanceSnowGeologySurface runoffGlacier morphologyMeltwaterLandformDebrisPhysical geographyHydrology (agriculture)CryosphereGeomorphologyMeteorologyGeographyIce streamOceanography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Snow and glaciers are considered the most important sources of the estimated 32-60% of global water resources which are provided by mountains. Consequently, snow and glaciers have regularly been the focus of climate change studies in mountain regions. Rock glaciers are a type of ice-debris landform characterized by creeping ice-rich permafrost. Recognition of the hydrological significance of rock glaciers is increasing and is of particular relevance to the Arid Andes, where rock glaciers cover greater area than glaciers by an order of magnitude. Little research exists on the hydrological significance of rock glaciers beyond potential water storage capacities and their runoff pathways. Additional knowledge and research approaches pertaining to the seasonal hydrological contributions and climatic sensitivities of rock glaciers are necessary for improved water resource planning in many regions around the world. \nThis work explored the feasibility of utilizing the energy and water balance model GEOtop to quantify the thermal and hydrological dynamics of rock glaciers under several \nclimate scenarios. Weather data was generated with the intermediate-stochastic weather generator AWE-GEN for a site in the Southeast Swiss Alps, which marked a novel approach in studies of rock glaciers. Weather data for a reference (REF) scenario was generated which approximates conditions during the observation period (1985 to 2012). AWE-GEN produced time series of weather data for the REF scenario with statistical properties of precipitation in close agreement with observations. Air temperature had substantial inaccuracies with mean annual air temperature (MAAT) cooler by 1.82 C due to negative temperature biases in summer months which are attributed to difficulties in estimating parameters of the weather generator model caused by local climatic factors. The influence of climate change was also examined. Data for 8 climate change scenarios were generated by specifying change factors for mean monthly air temperature. MAAT in the climate change scenarios was within +/-0.12 C of the speci ed change factor from MAAT in the REF scenario. The thermal and hydrological evolution of rock glacier soils were simulated for 50 years under the climatic forcing of the REF scenario followed by 50 years under each climate change scenario. Mean annual ground surface temperature (MAGST), active layer depth (Dal), permafrost total ice content (IWEtot), and the potential summer runoff contribution (MELTsum) were quanti ed and compared before and after the onset of the climate change conditions. Air temperature increases in the climate change scenarios were amplified in MAGST. Stable rock glacier points were resistant to changes in Dal and IWEtot under any annual, summer, and winter mean air temperature increase of 1 C, and summer and winter mean air temperature increases of 3 C despite notable changes in MAGST and MELTsum. Under warming scenarios, the greatest increase in MELTsum occurred for high elevation rock glacier points with the mean possible runoff contribution increasing 88% under 3 C of warming, which corroborates with increased runoff from high elevation permafrost in the Colorado Rockies in recent decades.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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