Modeling surface response of the Greenland Ice Sheet to interglacial climate
Notice bibliographique
Résumé
We present a new parameterization of surface mass balance (SMB) of the Greenland Ice Sheet (GIS) under interglacial climate conditions validated against recent satellite observations on a regional scale. Based on detailed analysis of the modeled surface melting and refreezing rates, we conclude that the existing SMB parameterizations fail to capture either spatial pattern or amplitude of the observed surface response of the GIS. This is due to multiple simplifying assumptions adopted by the majority of modeling studies within the frame of the positive degree day method.Modeled spatial distribution of surface melting is found to be highly sensitive to a choice of daily temperature standard deviation (SD) and degree-day factors, which are generally assumed to have uniform distribution across the entire Greenland region. However, the use of uniform SD distribution and the range of commonly used SD values are absolutely unsupported by the ERA-40 and ERA-Interim climate data. In this region, SD distribution is highly inhomogeneous and characterized by low amplitudes during the summer months in the areas where most surface ice melting occurs. In addition, the use of identical degree day factors on both the eastern and western slopes of the GIS results in overestimation of surface runoff along the western coast of Greenland and significant underestimation along its eastern coast. Our approach is to make use of (i) spatially and seasonally variable SDs derived from ERA-40 and ERA-Interim time series, and (ii) spatially variable degree-day factors, measured across Greenland, Arctic Canada, Norway, Spitsbergen and Iceland. We demonstrate that the new approach is extremely efficient for modeling the evolution of the GIS during the observational period and the entire Holocene interglacial.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».