The Energy and Mass Balance of Peruvian Glaciers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Peruvian glaciers are important contributors to dry season runoff for agriculture and hydropower, but they are at risk of disappearing due to climate change. We applied a physically based, energy balance melt model at five on‐glacier sites within the Peruvian Cordilleras Blanca and Vilcanota. Net shortwave radiation dominates the energy balance, and despite this flux being higher in the dry season, melt rates are lower due to losses from net longwave radiation and the latent heat flux. The sensible heat flux is a relatively small contributor to melt energy. At three of the sites the wet season snowpack was discontinuous, forming and melting within a daily to weekly timescale, and resulting in highly variable melt rates closely related to precipitation dynamics. Cold air temperatures due to a strong La Niña year at Shallap Glacier (Cordillera Blanca) resulted in a continuous wet season snowpack, significantly reducing wet season ablation. Sublimation was most important at the highest site in the accumulation zone of the Quelccaya Ice Cap (Cordillera Vilcanota), accounting for 81% of ablation, compared to 2%–4% for the other sites. Air temperature and precipitation inputs were perturbed to investigate the climate sensitivity of the five glaciers. At the lower sites warmer air temperatures resulted in a switch from snowfall to rain, so that ablation was increased via the decrease in albedo and increase in net shortwave radiation. At the top of Quelccaya Ice Cap warming caused melting to replace sublimation so that ablation increased nonlinearly with air temperature.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».