Debris Emergence Elevations and Glacier Change
Notice bibliographique
Résumé
Debris-covered glaciers represent potentially significant stores of freshwater in river basins throughout High Mountain Asia (HMA). Direct glacier mass balance measurements are extremely difficult to maintain on debris-covered glaciers, and optical remote sensing techniques to evaluate annual equilibrium line altitudes (ELAs) do not work in regions with summer-accumulation type glaciers. Surface elevation and glacier velocity change have been calculated previously for debris-covered glaciers across the region, but the response of debris cover itself to climate change remains an open question. In this research we propose a new metric, i.e. the debris emergence elevation ( Z DE ), which can be calculated from a combination of optical and thermal imagery and digital elevation data. We quantify Z DE for 975 debris-covered glaciers in HMA over three compositing periods (1985–1999, 2000–2010, and 2013–2017) and compare Z DE against median glacier elevations, modelled ELAs, and observed rates of both mass change and glacier velocity change. Calculated values of Z DE for individual glaciers are broadly similar to both median glacier elevations and modelled ELAs, but slightly lower than both. Across the HMA region, the average value of Z DE increased by 70 +/− 126 m over the study period, or 2.7 +/− 4.1 m/yr. Increases in Z DE correspond with negative mass balance rates and decreases in glacier velocity, while glaciers and regions that show mass gains and increases in glacier velocity experienced decreases in Z DE . Regional patterns of Z DE , glacier mass balance, and glacier velocities are strongly correlated, which indicates continued overall increases in Z DEE and expansion of debris-covered areas as glaciers continue to lose mass. Our results suggest that Z DE is a useful metric to examine regional debris-covered glacier changes over decadal time scales, and could potentially be used to reconstruct relative mass and ELA changes on debris-covered glaciers using historical imagery or reconstructed debris cover extents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».