Ice cliff contribution to the tongue-wide ablation of Changri Nup Glacier, Nepal, central Himalaya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Ice cliff backwasting on debris-covered glaciers is recognized as an important process, potentially responsible for the so-called debris-cover anomaly, i.e. the fact that debris-covered and debris-free glacier tongues appear to have similar thinning rates in Himalaya. In this study, we assess the total contribution of ice cliff backwasting to the net ablation of the tongue of the Changri Nup Glacier over two years. Detailed terrestrial photogrammetry surveys were conducted on select ice cliffs in November 2015 and 2016, and the entire glacier tongue was surveyed with unmanned air vehicles (UAVs) and Pléiades tri-stereo imagery in November 2015, November 2016, and November 2017. The total difference between the volume loss from ice cliffs measured with the terrestrial photogrammetry, considered as the reference data, and the UAV and Pléiades was less than 3 % and 7 %, respectively, demonstrating the ability of these datasets to measure volume loss from ice cliffs. For the period November 2015–November 2016 (resp. November 2016–November 2017), using UAV and Pléiades over the entire glacier tongue, we found that ice cliffs, which cover 7 % (resp. 8 %) of the planar area, contribute to 23 ± 5 % (resp. 24 ± 5 %) of the total net ablation of Changri Nup Glacier. Ice cliffs have a net ablation rate 3.1 ± 0.6 (resp. 3.0 ± 0.6) times higher than the average glacier tongue surface. However, on Changri Nup Glacier, ice cliffs cannot compensate for the reduction of ablation due to debris-cover. Reduced ablation and lower emergence velocities on debris-covered glacier tongues could be responsible for the debris-cover anomaly.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».