MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4221041070 · doi:10.5194/egusphere-egu22-8605

Coupling modelling and satellite observations to constrain subglacial melt rates and hydrology

2022· preprint· en· W4221041070 sur OpenAlexaff
Martin Wearing, Daniel Goldberg, Christine F. Dow, Anna E. Hogg, Noël Gourmelen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeltwaterGeologyIce sheetIce streamIce shelfAntarctic ice sheetGeomorphologyCryosphereMelt pondIce divideGeothermal heatingHydrology (agriculture)OceanographyGlacierSea iceGeophysicsGeothermal gradientGeothermal energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meltwater forms at the base of the Antarctic Ice Sheet due to geothermal heat flux (GHF) and basal frictional dissipation. Despite the relatively small volume, this meltwater has a profound effect on ice-sheet stability, controlling the dynamics of the ice sheet and the interaction of the ice sheet with the ocean. However, observations of subglacial melting and hydrology in Antarctica are limited. Here we use numerical modelling to assess subglacial melt rates and hydrology beneath the Antarctic Ice Sheet. Our case study, focused on the Amery Ice Shelf catchment, shows that total subglacial melting in the catchment is 6.5 Gt yr-1, over 50% larger than previous estimates. Uncertainty in estimates of GHF leads to a variation in total melt of ±7%. The meltwater provides an extra 8% flux of freshwater to the ocean in addition to contributions from iceberg calving and melting of the ice shelf. GHF and basal dissipation contribute equally to the total melt rate, but basal dissipation is an order of magnitude larger beneath ice streams. Remote-sensing observations, from CryoSat-2, indicating active subglacial lakes and ice-shelf basal melting constrain subglacial hydrology modelling. We observe a network of subglacial channels that link subglacial lakes and trigger isolated areas of sub-ice-shelf melting close to the grounding line. Building upon this Amery case study, we expand our analysis to quantify subglacial melt rates and hydrology beneath the entire Antarctic Ice Sheet.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCryospheric studies and observations→Travaux en français237 207→