Accelerated change in the glaciated environments of western Canada revealed through trend analysis of optical satellite imagery
Notice bibliographique
Résumé
The retreat of mountain glaciers affects mountain hazards and hydrology, and new methods are needed to rapidly map glacier retreat at planetary scales. We automatically map 14,329 glaciers (30,063 km2) in British Columbia and Alberta, Canada, from 1984 to 2020 using satellite image archives from the Landsat 4, 5, 7 and 8 missions and reveal an acceleration in area loss that commenced in 2011. Glacier fragmentation, disappearance, and proglacial lake development also accelerated, as did the retreat of glaciers to higher elevations. Our annually-resolved method relies on the existence of previously published and manually validated glacier inventories from the mid-1980s and mid-2000's. Our methods performed well for clean ice glaciers, had occasional errors when proglacial lakes were present, and consistently underestimated the area of debris-covered glaciers. Clean ice glacier area loss accelerated sevenfold between the early [1984–2010] and late [2011−2020] epochs. This acceleration yielded rates of area shrinkage of −49 ± 7 km2 a−1 [early] and − 340 ± 40 km2 a−1 [late] with accelerated losses (32-fold increase) for small glaciers on Vancouver Island over the last decade. Glacier fragmentation accelerated from 26 ± 5.6 fragments a−1 to 88 ± 39 fragments a−1. About 1141 glaciers fell below our 0.05 km2 detection limit and so disappeared from our database, representing a loss of 8%. Proglacial lake area growth accelerated from 9.2 ± 1.1 km2 a−1 to 49 ± 4.5 km2 a−1. We also observed an acceleration in the upwards migration of median glacier elevations for clean ice glaciers from 0.31 ± 0.08 m a−1 to 4.7 ± 0.7 m a−1. Our workflow demonstrates the advantages of annual resolution glacier inventories and contributes towards the implementation of planetary mapping of glaciers and glacier attributes at annual resolution.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».