Mass balances of Yala and Rikha Samba glaciers, Nepal, from 2000 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The glacier mass balance is an important variable to describe the climate system and is used for various applications like water resource management or runoff modelling. The direct or glaciological method and the geodetic method are the standard methods to quantify glacier mass changes, and both methods are an integral part of international glacier monitoring strategies. In 2011, we established two glacier mass-balance programmes on Yala and Rikha Samba glaciers in the Nepal Himalaya. Here we present the methods and data of the directly measured annual mass balances for the first six mass-balance years for both glaciers from 2011/2012 to 2016/2017. For Yala Glacier we additionally present the directly measured seasonal mass balance from 2011 to 2017, as well as the mass balance from 2000 to 2012 obtained with the geodetic method. In addition, we analysed glacier length changes for both glaciers. The directly measured average annual mass-balance rates of Yala and Rikha Samba glaciers are −0.80 ± 0.28 and −0.39 ± 0.32 m w.e. a−1, respectively, from 2011 to 2017. The geodetically measured annual mass-balance rate of Yala Glacier based on digital elevation models from 2000 and 2012 is −0.74 ± 0.53 m w.e. The cumulative mass loss for the period 2011 to 2017 for Yala and Rikha Samba glaciers is −4.80 ± 0.69 and −2.34 ± 0.79 m w.e., respectively. The mass loss on Yala Glacier from 2000 to 2012 is −8.92 ± 6.33 m w.e. The winter balance of Yala Glacier is positive, and the summer balance is negative in every investigated year. The summer balance determines the annual balance. Compared to regional mean geodetic mass-balance rates in the Nepalese Himalaya, the mean mass-balance rate of Rikha Samba Glacier is in a similar range, and the mean mass-balance rate of Yala Glacier is more negative because of the small and low-lying accumulation area. During the study period, a change of Yala Glacier's surface topography has been observed with glacier thinning and downwasting. The retreat rates of Rikha Samba Glacier are higher than for Yala Glacier. From 1989 to 2013, Rikha Samba Glacier retreated 431 m (−18.0 m a−1), and from 1974 to 2016 Yala Glacier retreated 346 m (−8.2 m a−1). The data of the annual and seasonal mass balances, point mass balance, geodetic mass balance, and length changes are accessible from the World Glacier Monitoring Service (WGMS, 2021), https://doi.org/10.5904/wgms-fog-2021-05.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».