Modelling sea-level fingerprints of glaciated regions with low mantleviscosity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Sea-level fingerprints define the spatially varying relative sea-level response to changes in grounded ice distribution. These fingerprints are a key component in generating regional sea-level projections. Calculation of these fingerprints is commonly based on the assumption that the isostatic response of the Earth is dominantly elastic on century time scales. While this assumption is accurate for regions underlain my mantle material with viscosity close to that of global average estimates, recent work focusing on the Antarctic region has shown that this assumption can led to significant error when the viscosity departs significantly from typical average values. Here we test this assumption for fingerprints associated with glaciers and ice caps. We compare output from a (1D) elastic Earth model to that of a 3D viscoelastic model which includes low viscosity mantle in three glaciated regions: Alaska, southwestern Canada and the southern Andes (Randolph Glacier Inventory (RGI) regions 1, 2 & 17, respectively). This comparison indicates that the error incurred by ignoring the non-elastic response is generally less than 1 cm over the 21st century but can reach magnitudes of up to several 10s of centimetres in low viscosity areas. This error can have large spatial gradients where crustal uplift in ice covered (or previously ice covered) areas changes into subsidence when moving away from the loading centres to areas peripheral to the mass loss. The existence of these large gradients indicates the need for loading models with high spatial resolution to accurately simulate sea-level fingerprints in these regions. We conclude that sea-level projections for Alaska, southwestern Canada and the southern Andes should not be based on elastic Earth models.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».