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Enregistrement W2946200409

Short- and Long-term Model Simulations of the Evolution of Vatnajökull Ice Cap

2019· dissertation· en· W2946200409 sur OpenAlexfundno aff
Louise Steffensen Schmidt

Notice bibliographique

RevueOpin vísindi (Opin vísindi) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Centre for Medium-Range Weather ForecastsU.S. Department of EnergyMet OfficeCanadian Institute for Advanced ResearchIcelandic Centre for ResearchLandsvirkjun
Mots-clésTerm (time)ClimatologyEnvironmental scienceGeologyPhysicsAstronomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation describes the research results from applying regional climate models (RCMs) to simulate the near-past and future evolution of Vatnajökull, the largest ice cap in Iceland, and investigate the sensitivity of ablation to albedo and spring snow cover. 
\n
\nThe output of the RCM HIRHAM5 is first validated over Vatnajökull using available
\nautomatic weather station and mass balance observations, and the albedo parameterisation is improved by adding an ice albedo map based on MODIS observations. Although the ice albedo map improves the simulations, there is still an average overestimation of the albedo simulations over the ablation season due to an overestimation in the amount of snowfall and the lack of simulations of the effect of dust storms. As a result, the mean ablation over the melt season is generally underestimated compared to observations. However, the specific mass balance is well simulated by the model, which captures the trends in mass loss since the 1991-92 glaciological year. The overestimation of the accumulation in HIRHAM5 was suspected to be partly due to the hydrostatic approximation used in the atmospheric model, and experiments forcing the well-validated snow pack model from HIRHAM5 with meteorological parameters from other climate models were therefore conducted. The snow pack model simulates the surface energy balance, the total melt, and subsurface processes like melt percolation and refreezing. The meteorological forcing from the non-hydrostatic (i.e. solves the vertical momentum equation) numerical weather prediction model (NWP) HARMONIE-AROME is shown to provide improved simulation over Vatnajökull, in particular due to improvements in the simulation of accumulation. The HARMONIE-AROME forced model is used to simulate the runoff from 1980-2015 and estimate the sensitivity of runoff to variations in spring snow thickness. It is found that the runoff is much more sensitive to changes in the summer weather overall, although the north-facing outlet glaciers Brúarjökull and Dyngjujökull show a large sensitivity to spring snow thickness. The effect of the ice albedo on the runoff from 1980-2015 is also investigated, with 14% of the runoff from Vatnajökull simulated to be derived from melting of exposed ice, and 27% of the runoff from Brúarjökull.
\n
\nThe future evolution of the ice cap is simulated by forcing the ice flow model PISM with simulated mass balance fields. The mass balance is simulated by the HIRHAM5 snow pack model, but with different meteorological forcing. For the reanalysis period (1980-2016), HARMONIE-AROME meteorological reanalysis forcing is used, and from 2017-2100 mass balance anomaly fields (1990-2010 reference period) from HIRHAM5 forced by EC-EARTH is used under the representative concentration pathway (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios. From 2100-2300, the 2081-2100 climate is repeated. The simulations show that the ice cap loses 45% of its volume and 25% of its area by 2300, under the
\nRCP 4.5 scenario and 85% of its volume and 65% of its area in the RCP 8.5 scenario. Using available meteorological forcing from the Coordinated Regional Downscaling Experiment (CORDEX) simulations for the same period, a wide range of geometries are derived: 50-95% decrease in volume and 25-80% decrease in area.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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