Accelerated Greenland Ice Sheet Mass Loss Under High Greenhouse Gas Forcing as Simulated by the Coupled CESM2.1‐CISM2.1
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Greenland ice sheet (GrIS) is now losing mass at a rate of 0.7 mm of sea level rise (SLR) per year. Here we explore future GrIS evolution and interactions with global and regional climate under high greenhouse gas forcing with the Community Earth System Model version 2.1 (CESM2.1), which includes an interactive ice sheet component (the Community Ice Sheet Model v2.1 [CISM2.1]) and an advanced energy balance‐based calculation of surface melt. We run an idealized 350‐year scenario in which atmospheric CO 2 concentration increases by 1% annually until reaching four times pre‐industrial values at year 140, after which it is held fixed. The global mean temperature increases by 5.2 and 8.5 K by years 131–150 and 331–350, respectively. The projected GrIS contribution to global mean SLR is 107 mm by year 150 and 1,140 mm by year 350. The rate of SLR increases from 2 mm yr −1 at year 150 to almost 7 mm yr −1 by year 350. The accelerated mass loss is caused by rapidly increasing surface melt as the ablation area expands, with associated albedo feedback and increased sensible and latent heat fluxes. This acceleration occurs for a global warming of approximately 4.2 K with respect to pre‐industrial and is in part explained by the quasi‐parabolic shape of the ice sheet, which favors rapid expansion of the ablation area as it approaches the interior “plateau.”
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».