Meltwater percolation, impermeable layer formation and runoff buffering on Devon Ice Cap, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The retention of meltwater in the accumulation area of the Greenland ice sheet and other Arctic ice masses buffers their contribution to sea level change. However, sustained warming also results in impermeable ice layers or ‘ice slabs’ that seal the underlying pore space. Here, we use a 1-D, physically based, high-resolution model to simulate the surface mass balance (SMB), percolation, refreezing, ice layer formation and runoff from across the high-elevation area of Devon Ice Cap, Canada, from 2001 to 2016. We vary the thickness of the ‘impermeable’ ice layer at which underlying firn becomes inaccessible to meltwater. Thick near-surface ice layers are established by an initial deep percolation, the formation of decimetre ice layers and the infilling of interleaving pore space. The cumulative SMB increases by 48% by varying impermeable layer thickness between 0.01 and 5 m. Within this range we identify narrower range (0.25–1 m) that can simulate both the temporal variability in SMB and the observed near-surface density structure. Across this range, cumulative SMB variation is limited to 6% and 45–49% of mass retention takes place within the annually replenished snowpack. Our results indicate cooler summers after intense mid-2000s warming have led to a partial replenishment of pore space.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».