MODIS observed increase in duration and spatial extent of sediment plumes in Greenland fjords
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We test the hypothesis that increased meltwater runoff from the Greenland Ice Sheet (GrIS) has elevated the suspended sediment concentration (SSC) of six river plumes in three fjords in southwest Greenland. A~SSC retrieval algorithm was developed using the largest in situ SSC dataset for Greenland known and applied to all cloud free NASA Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) reflectance values in the Terra image archive (2000 to 2012). Melt-season mean plume SSC has not increased as anticipated, with the exception of one river. However, positive statistically significant trends involving metrics that described the duration and the spatial extent of river plumes were observed in many locations. Zones of sediment concentration > 50 mg L−1 expanded in three river plumes, with potential consequences for biological productivity. The high SSC cores of river plumes (> 250 mg L−1) expanded in one-third of study locations. When data from study rivers was aggregated, higher volumes of runoff were associated with higher melt-season mean plume SSC values, but this relationship did not hold for individual rivers. High spatial variability between proximal plumes highlights the complex processes operating in Greenland's glacio-fluvial-fjord systems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».