Proglacial icings as records of winter hydrological processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The ongoing warming of cold regions is affecting hydrological processes, causing deep changes, such as a ubiquitous increase in river winter discharges. The drivers of this increase are not yet fully identified mainly due to the lack of observations and field measurements in cold and remote environments. In order to provide new insights into the sources generating winter runoff, the present study explores the possibility of extracting information from icings that form over the winter and are often still present early in the summer. Primary sources detection was performed using time-lapse camera images of icings found in both proglacial fields and upper alpine meadows in June 2016 in two subarctic glacierized catchments in the upper part of the Duke watershed in the St. Elias Mountains, Yukon. As images alone are not sufficient to entirely cover a large and hydrologically complex area, we explore the possibility of compensating for that limit by using four supplementary methods based on natural tracers: (a) stable water isotopes, (b) water ionic content, (c) dissolved organic carbon, and (d) cryogenic precipitates. The interpretation of the combined results shows a complex hydrological system where multiple sources contribute to icing growth over the studied winter. Glaciers of all sizes, directly or through the aquifer, represent the major parent water source for icing formation in the studied proglacial areas. Groundwater-fed hillslope tributaries, possibly connected to suprapermafrost layers, make up the other detectable sources in icing remnants. If similar results are confirmed in other cold regions, they would together support a multi-causal hypothesis for a general increase in winter discharge in glacierized catchments. More generally, this study shows the potential of using icing formations as a new, barely explored source of information on cold region winter hydrological processes that can contribute to overcoming the paucity of observations in these regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».