Continuity of the Mass Loss of the World's Glaciers and Ice Caps From the GRACE and GRACE Follow‐On Missions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We use time series of time‐variable gravity from the Gravitational Recovery and Climate Experiment (GRACE) and GRACE Follow‐On (GRACE‐FO) missions to evaluate the mass balance of the world's glaciers and ice caps (GIC) for the time period April 2002 to September 2019, excluding Antarctica and Greenland peripheral glaciers. We demonstrate continuity of the mass balance record across the GRACE/GRACE‐FO data gap using independent data from the GMAO Modern‐Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA‐2) reanalysis. We report an average mass loss of 281.5 ± 30 Gt/yr, an acceleration of 50 ± 20 Gt/yr per decade, and a 13‐mm cumulative sea level rise for the analyzed period. Seven regions dominate the mass loss, with the largest share from the Arctic: Alaska (72.5 ± 8 Gt/yr), Canadian Arctic Archipelago (73.0 ± 9 Gt/yr), Southern Andes (30.4 ± 13 Gt/yr), High Mountain Asia (HMA) (28.8 ± 11 Gt/yr), Russian Arctic (20.2 ± 6 Gt/yr), Iceland (15.9 ± 4 Gt/yr), and Svalbard (12.1 ± 4 Gt/yr). At the regional level, the analysis of acceleration is complicated by a strong interannual to decadal variability in mass balance that is well reproduced by the GRACE‐calibrated MERRA‐2 data.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».