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Enregistrement W3085495761 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-17330

Towards a global assessment of future glacial lakes and related hazards, risks and opportunities

2020· article· en· W3085495761 sur OpenAlexaff
Holger Frey, Christian Huggel, Simon J. Allen, Adam Emmer, Dan H. Shugar, Daniel Farinotti, Matthias Huss, Horst Machguth

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacial periodGlacierGlacial lakeHydropowerPhysical geographyElevation (ballistics)Climate changeGeologyEnvironmental scienceOceanographyGeographyEcologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The formation of new lakes in areas uncovered by retreating glaciers is a phenomenon that is often accompanying glacier retreat. On the one hand, such glacial lakes constitute a potential source of hazards and risks in the form of glacial lake outburst floods (GLOFs), but also amplify the potential reach of other mass movements when involved in cascading process chains. On the other hand, these new lakes might provide opportunities as well, as they are attractive elements in changing mountain landscapes and provide a significant water storage and hydropower potential. Here, we present an approach to establish the first global assessment of the characteristics, risks and opportunities provided by the formation of new lakes in glacierized mountain regions. This study is currently in the phase of concept development, in our contribution we present the planned methodological steps and some preliminary results. In our approach, we draw on recently published datasets of ice thickness distributions of all glaciers around the world to detect the sites of potential future lake formation and extract general characteristics, such as lake depth and volume, as well as the elevation distribution. In combination with a new global glacial lake inventory, we estimate the total number of glacial lakes for each of the world’s mountain ranges, and contrast the share of already existing glacial lakes with the share of potential future glacial lakes. In combination with a global glacier evolution model (GloGEM), formation dates of these future lakes are estimated, considering different RCPs. A major focus will be put on the assessment of regional hazards and risks. By analyzing the topographic potential around all future lakes from digital elevation information and a globally complete glacier inventory (RGI), the susceptibility for mass movement impacts is assessed in a generic way for each lake. Simple flow routing modeling will be used to evaluate the potential downstream impact. In combination with census data and other socio-economic indicators, a preliminary danger or risk assessment can be made in order to identify future hotspots of GLOF risks. In combination with globally available data on glacier runoff contributions to streamflow, regions are identified where more detailed evaluations of the water storage potential provided by such new lakes are of particular relevance. The results of this work will allow anticipating hotspots of potential future GLOF hazards and risks at a local to global level. Further, important information to decision makers will be provided for long term planning regarding risk and water resources management as well as climate change adaptation measures and taking advantage of the opportunities provided by the formation of new glacial lakes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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