Dam type and lake location characterize ice-marginal lake area change in Alaska and NW Canada between 1984 and 2019
Notice bibliographique
Résumé
Ice-marginal lakes impact glacier mass balance, water resources, and ecosystem dynamics and can produce catastrophic glacial lake outburst floods (GLOFs) via sudden drainage. Multitemporal inventories of ice-marginal lakes are a critical first step in understanding the drivers of historic change, predicting future lake evolution, and assessing GLOF hazards. Here, we use Landsat-era satellite imagery and supervised classification to semi-automatically delineate lake outlines for four ∼5-year time periods between 1984 and 2019 in Alaska and northwest Canada. Overall, ice-marginal lakes in the region have grown in total number (+183 lakes, 38 % increase) and area (+483 km 2 , 59 % increase) between the time periods of 1984–1988 and 2016–2019. However, changes in lake numbers and area were notably unsteady and nonuniform. We demonstrate that lake area changes are connected to dam type (moraine, bedrock, ice, or supraglacial) and topological position (proglacial, detached, unconnected, ice, or supraglacial), with important differences in lake behavior between the sub-groups. In strong contrast to all other dam types, ice-dammed lakes decreased in number (six fewer, 9 % decrease) and area (−51 km 2 , 40 % decrease), while moraine-dammed lakes increased (56 more, 26 % and +479 km 2 , 87 % increase for number and area, respectively) at a faster rate than the average when considering all dam types together. Proglacial lakes experienced the largest area changes and rate of change out of any lake position throughout the period of study and moraine-dammed lakes which experienced the largest increases are associated with clean-ice glaciers (<19 % debris cover). By tracking individual lakes through time and categorizing lakes by dam type, subregion, and topological position, we are able to parse trends that would otherwise be aliased if these characteristics were not considered. This work highlights the importance of such lake characterization when performing ice-marginal lake inventories and provides insight into the physical processes driving recent ice-marginal lake evolution.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».