The hazardous 2017–2019 surge and river damming by Shispare Glacier, Karakoram
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2017–2019 a surge of Shispare Glacier, a former tributary of the once larger Hasanabad Glacier (Hunza region), dammed the proglacial river of Muchuhar Glacier, which formed an ice-dammed lake and generated a small Glacial Lake Outburst Flood (GLOF). Surge movement produced the highest recorded Karakoram glacier surface flow rate using feature tracking (~18 ± 0.5 m d −1 ) and resulted in a glacier frontal advance of 1495 ± 47 m. The surge speed was less than reports of earlier Hasanabad advances during 1892/93 (9.3 km) and 1903 (9.7 km). Surges also occurred in 1973 and 2000–2001. Recent surges and lake evolution are examined using feature tracking in satellite images (1990–2019), DEM differencing (1973–2019), and thermal satellite data (2000–2019). The recent active phase of Shispare surge began in April 2018, showed two surface flow maxima in June 2018 and May 2019, and terminated following a GLOF on 22–23 June 2019. The surge likely had hydrological controls influenced in winter by compromised subglacial flow and low meltwater production. It terminated during summer probably because increased meltwater restored efficient channelized flow. We also identify considerable heterogeneity of movement, including spring/summer accelerations.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».