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Enregistrement W3096094299 · doi:10.5194/egusphere-egu21-14043

Ice stream formation

2021· preprint· en· W3096094299 sur OpenAlexaff
Christian Schoof, Elisa Mantelli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvectionGeologyIce divideDissipationSea ice growth processesMechanicsSTREAMSPressure ridgeGeophysicsSea iceDrift iceArctic ice packClimatologyPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice streams are the arteries through which a large fraction of the ice lost from Antarctica is discharged. With the introduction of "higher order" mechanics, the representation of ice streams in ice sheet models appears to have become more robust, eliminating previously ubiquitous grid effects. The detailed processes that control ice stream formation --- and the minimal ingredients that a model requires to represent them faithfully --- remain incompletely explored. Here we focus on "pure" ice streams, not confined to topographic troughs. We study two mechanisms that can cause their formation through feedbacks between enhanced dissipation and faster sliding, and study the minimal model capable of reproducing both mechanisms. In the first mechanism, increased dissipation raises basal temperature before the melting point is reached, and subtemperate sliding is in turn facilitated by these higher temperatures, leading to yet more dissipation. This mechanism has received very limited attention in the literature, and is not fully incorporated in at least some commonly used ice sheet model. The second, better-studied mechanism involves basal effective pressure rather than temperature as the degree of freedom that creates a positive feedback: increased dissipation produces additional meltwater. Draining that excess water requires a lower effective pressure in typical "distributed" draiange ssytems. Reduced effective pressure in turn leads to faster sliding, and yet more dissipation. The two mechanisms are distinct and one can operate in the absence of the other, but both can cause the formation of ice streams whose trunks have very similar features. Using a novel, hybrid `shallow/"full Stokes" flow' model derived from first principles, we show how accelerated flow due to either feedback leads to advection of cold ice to the bed, and demonstrate that this is the key negative feedback that controls ice steam formation due to its role in cooling the bed. Downward advection occurs both along the axis of the incipient ice stream, and in the transverse plane. There, a significant secondary flow towards the ice stream centre develops, which is of equal importance to along-flow advection in controlling heat transport. Our model is unique in its ability to fully resolve that secondary flow while still using the "shallowness" of the flow to simplify computations of ice stream physics. The formation of ice streams can be understood as "spatial" instabilities in which small-scale structure is amplified in the downflow direction, for which we derive an analytical criterion. Our model self-consistently predicts the formation of a sharply-defined ice stream margin and very cold-bedded ice ridges over a relatively short downstream distance from the onset of patterning for both mechanisms. The model also shows how basal dissipation in the margin leads to appreciable stream widening in the downstream direction, while englacial dissipation in combination with advection can lead to a pronounced peak in basal water supply some distance inside the margins. We demonstrate additionally that the emergent patterns can be unstable in time, and identify the properties required of a model that can handle such temporal instabilities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,192 · 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
Publié2021
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