Glaciers of the Olympic Mountains, Washington—The Past and Future 100 Years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2015, the Olympic Mountains contained 255 glaciers and perennial snowfields totaling 25.34 ± 0.27 km 2 , half of the area in 1900, and about 0.75 ± 0.19 km 3 of ice. Since 1980, glaciers shrank at a rate of −0.59 km 2 yr −1 during which time 35 glaciers and 16 perennial snowfields disappeared. Area changes of Blue Glacier, the largest glacier in the study region, was a good proxy for glacier change of the entire region. Modeled glacier mass balance, based on monthly air temperature and precipitation, correlates with glacier area change. The mass balance is highly sensitive to changes in air temperature rather than precipitation, typical of maritime glaciers. In addition to increasing summer melt, warmer winter temperatures changed the phase of precipitation from snow to rain, reducing snow accumulation. Changes in glacier mass balance are highly correlated with the Pacific North American index, a proxy for atmospheric circulation patterns and controls air temperatures along the Pacific Coast of North America. Regime shifts of sea surface temperatures in the North Pacific, reflected in the Pacific Decadal Oscillation (PDO), trigger shifts in the trend of glacier mass balance. Negative (“cool”) phases of the PDO are associated with glacier stability or slight mass gain whereas positive (“warm”) phases are associated with mass loss and glacier retreat. Over the past century the overall retreat is due to warming air temperatures, +0.7°C in winter and +0.3°C in summer. The glaciers in the Olympic Mountains are expected to largely disappear by 2070.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».