Time‐lapse photogrammetry reveals hydrological controls of fine‐scale High‐Arctic glacier surface roughness evolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a warming Arctic, as glacier snowlines rise, short‐ to medium‐term increases in seasonal bare‐ice extent are forecast for the next few decades. These changes will enhance the importance of turbulent energy fluxes for surface ablation and glacier mass balance. Turbulent energy exchanges at the ice surface are conditioned by its topography, or roughness, which has been hypothesized to be controlled by supraglacial hydrology at the glacier scale. However, current understanding of the dynamics in surface topography, and the role of drainage development, remains incomplete, particularly for the transition between seasonal snow cover and well‐developed, weathered bare‐ice. Using time‐lapse photogrammetry, we report a daily timeseries of fine (millimetre)‐scale supraglacial topography at a 2 m 2 plot on the Lower Foxfonna glacier, Svalbard, over two 9‐day periods in 2011. We show traditional kernel‐based morphometric descriptions of roughness were ineffective in describing temporal change, but indicated fine‐scale albedo feedbacks at depths of ~60 mm contributed to conditioning surface topography. We found profile‐based and two‐dimensional estimates of roughness revealed temporal change, and the aerodynamic roughness parameter, z 0 , showed a 22–32% decrease from ~1 mm following the exposure of bare‐ice, and a subsequent 72–77% increase. Using geostatistical techniques, we identified ‘hole effect’ properties in the surface elevation semivariograms, and demonstrated that hydrological drivers control the plot‐scale topography: degradation of superimposed ice reduces roughness while the inception of braided rills initiates a subsequent development and amplification of topography. Our study presents an analytical framework for future studies that interrogate the coupling between ice surface roughness and hydro‐meteorological variables and seek to improve parameterizations of topographically evolving bare‐ice areas.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».