Estimation of ice ablation on a debris-covered glacier from vertical debris-temperature profiles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A supraglacial debris layer controls energy transfer to the ice surface and moderates ice ablation on debris-covered glaciers. Measurements of vertical temperature profiles within the debris enables the estimation of thermal diffusivities and sub-debris ablation rates. We have measured the debris-layer temperature profiles at 16 locations on Satopanth Glacier (central Himalaya) during the ablation seasons of 2016 and 2017. Debris temperature profile data are typically analysed using a finite-difference method, assuming that the debris layer is a homogeneous one-dimensional thermal conductor. We introduce three more methods for analysing such data that approximate the debris layer as either a single or a two-layered conductor. We analyse the performance of all four methods using synthetic experiments and by comparing the estimated ablation rates with in situ glaciological observations. Our analysis shows that the temperature measurements obtained at equispaced sensors and analysed with a two-layered model improve the accuracy of the estimated thermal diffusivity and sub-debris ablation rate. The accuracy of the ablation rate estimates is comparable to that of the in situ observations. We argue that measuring the temperature profile is a convenient and reliable method to estimate seasonal to sub-seasonal variations of ablation rates in the thickly debris-covered parts of glaciers.
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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 ».