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Enregistrement W4240218182 · doi:10.5194/tc-2016-6

Surface Energy Balance Sensitivity to Meteorological Variability on Haig Glacier, Canadian Rocky Mountains

2016· preprint· en· W4240218182 sur OpenAlexaboutno aff
S. Ebrahimi, Shawn J. Marshall

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierAlbedo (alchemy)ClimatologyEnvironmental scienceGlacier mass balanceShortwave radiationEnergy balanceSnowLapse rateAtmospheric sciencesAutomatic weather stationGeologyMeteorologyGeographyRadiationGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Energy exchanges between the atmosphere and the glacier surface control the net energy available for snow and ice melt. Meteorological and glaciological observations are not always available to measure glacier energy and mass balance directly, so models of energy balance processes are often necessary to understand glacier response to meteorological variability and climate change. This paper explores the theoretical and empirical response of a mid-latitude glacier in the Canadian Rocky Mountains to the daily and interannual variations in the meteorological parameters that govern the surface energy balance. The model's reference conditions are based on 11 years of in situ observations from an automatic weather station at an elevation of 2660 m, in the upper ablation area of Haig Glacier. We use an energy balance model to run sensitivity tests to perturbations in temperature, specific humidity, wind speed, incoming shortwave radiation, and glacier surface albedo. The variables were perturbed one at a time for the duration of the glacier melt season, May to September, for the years 2002–2012. The experiments indicate that summer melt has the strongest sensitivity to interannual variations in incoming shortwave radiation, albedo, and temperature, in that order. To explore more realistic scenarios where meteorological variables and internal feedbacks such as the surface albedo co-evolve, we use the same perturbation approach using meteorological forcing from the North American Regional Reanalysis (NARR) over the period 1979–2014. These experiments provide an estimate of historical variability in Haig Glacier surface energy balance an d melt for years prior to our observational study. The methods introduced in this paper provide a methodology that can be employed in distributed energy balance modelling at regional scales. They also provide the foundation for theoretical framework that can be adapted to compare the climatic sensitivity of glaciers in different climate regimes, e.g., polar, maritime, or tropical environments.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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