Surface energy balance sensitivity to meteorological variability on Haig Glacier, Canadian Rocky Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Energy exchanges between the atmosphere and the glacier surface control the net energy available for snow and ice melt. This paper explores the response of a midlatitude glacier in the Canadian Rocky Mountains to daily and interannual variations in the meteorological parameters that govern the surface energy balance. We use an energy balance model to run sensitivity tests to perturbations in temperature, specific humidity, wind speed, incoming shortwave radiation, glacier surface albedo, and winter snowpack depth. Variables are perturbed (i) in isolation, (ii) including internal feedbacks, and (iii) with co-evolution of meteorological perturbations, derived from the North American regional climate reanalysis (NARR) over the period 1979–2014. Summer melt at this site has the strongest sensitivity to interannual variations in temperature, albedo, and specific humidity, while fluctuations in cloud cover, wind speed, and winter snowpack depth have less influence. Feedbacks to temperature forcing, in particular summer albedo evolution, double the melt sensitivity to a temperature change. When meteorological perturbations covary through the NARR forcing, summer temperature anomalies remain important in driving interannual summer energy balance and melt variability, but they are reduced in importance relative to an isolated temperature forcing. Covariation of other variables (e.g., clear skies, giving reduced incoming longwave radiation) may be partially compensating for the increase in temperature. The methods introduced in this paper provide a framework that can be extended to compare the sensitivity of glaciers in different climate regimes, e.g., polar, maritime, or tropical environments, and to assess the importance of different meteorological parameters in different regions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».