MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2783949499

Modelling the surface mass balance of the Greenland ice sheet and neighbouring ice caps: A dynamical and statistical downscaling approach

2018· dissertation· en· W2783949499 sur OpenAlexaboutno aff
Brice Noël

Notice bibliographique

RevueORBi (University of Liège) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenland ice sheetMeltwaterGlacier mass balanceIce sheetSnowGlacierClimatologyDownscalingCryosphereEnvironmental scienceGlacier ice accumulationIce streamGeologyClimate modelSea iceAtmospheric sciencesClimate changeGeomorphologyOceanography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Greenland ice sheet (GrIS) is the world’s second largest ice mass, storing about one tenth of the Earth’s freshwater. If totally melted, global sea level would rise by 7.4 m, affecting low-lying regions worldwide. Since the mid-1990s, increased atmospheric and oceanic temperatures have accelerated GrIS mass loss through increased meltwater runoff and ice discharge from marine-terminating glaciers. To understand the causes of recent GrIS surface mass loss, we use the Regional Atmospheric Climate Model RACMO2. This meteorological model simulates the GrIS surface mass balance (SMB), i.e. the difference between snowfall accumulation and ablation from meltwater runoff. To cover a large domain at reasonable computational cost, RACMO2 is run at a relatively coarse horizontal resolution of 11 km (1958-2016). At this spatial resolution, the model does not well resolve small glaciated bodies, such as narrow glaciers and small peripheral ice caps (GICs), detached from the main ice sheet. Therefore, we developed a statistical downscaling algorithm that reprojects the RACMO2 output on a 1 km grid. This downscaled product allows to quantify mass changes of small ice masses in unprecedented detail. Using the downscaled data set, we identify 1997 as a tipping point for the mass balance of Greenland’s GICs. The GICs are located in relatively dry regions where summer melt nominally exceeds winter snowfall. To sustain these ice caps, the refreezing of meltwater in the snow is a key process. The snow acts as a ”sponge” that buffers a large fraction of meltwater, which subsequently refreezes in winter. The remaining meltwater runs off to the ocean and directly contributes to mass loss. Until 1997, the snow layer in the interior of these GICs could compensate for increased melt by refreezing more meltwater. Around 1997, following decades of increased melt, the snow became saturated with refrozen meltwater, so that any additional summer melt was forced to run off to the ocean, tripling the mass loss. We call this a tipping point, as it would take decades to regrow a new, healthy snow layer that could buffer enough summer meltwater. As a result, Greenland’s GICs are expected to undergo irreversible mass loss in the future. Similar mechanisms are at play in the Canadian Arctic Archipelago. While the northern ice caps, that are larger and more elevated, can still efficiently buffer meltwater in their extensive snow-covered accumulation zones, the southern smaller and lower-lying ice fields have already lost most of their meltwater retention capacity, causing uninterrupted mass loss during the last six decades. Consequently, these southern ice caps are expected to disappear within the next 400 years. For now, the main Greenland ice sheet is still safe, as porous snow in the extensive accumulation zone, covering about 90% of the GrIS, still buffers most of the summer melt. At the current rate of mass loss, it would still take 10,000 years to melt the GrIS completely. However, the tipping point reached for the peripheral GICs must be regarded as an alarm-signal for the GrIS in the near future, if temperatures continue to increase.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueORBi (University of Liège)Même sujetCryospheric studies and observationsTravaux en français237 207