MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4289667534 · doi:10.5194/tc-16-3071-2022

Modelling glacier mass balance and climate sensitivity in the context of sparse observations: application to Saskatchewan Glacier, western Canada

2022· article· en· W4289667534 sur OpenAlexafffundabout
Christophe Kinnard, Olivier Larouche, Michael N. Demuth, Brian Menounos

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of SaskatchewanUniversité du Québec à Trois-RivièresCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésGlacierGlacier mass balanceClimatologyEnvironmental sciencePrecipitationLapse rateContext (archaeology)Climate changeElevation (ballistics)GeologyAtmospheric sciencesMeteorologyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Glacier mass balance models are needed at sites with scarce long-term observations to reconstruct past glacier mass balance and assess its sensitivity to future climate change. In this study, North American Regional Reanalysis (NARR) data were used to force a physically based, distributed glacier mass balance model of Saskatchewan Glacier for the historical period 1979–2016 and assess its sensitivity to climate change. A 2-year record (2014–2016) from an on-glacier automatic weather station (AWS) and historical precipitation records from nearby permanent weather stations were used to downscale air temperature, relative humidity, wind speed, incoming solar radiation and precipitation from the NARR to the station sites. The model was run with fixed (1979, 2010) and time-varying (dynamic) geometry using a multitemporal digital elevation model dataset. The model showed a good performance against recent (2012–2016) direct glaciological mass balance observations as well as with cumulative geodetic mass balance estimates. The simulated mass balance was not very sensitive to the NARR spatial interpolation method, as long as station data were used for bias correction. The simulated mass balance was however sensitive to the biases in NARR precipitation and air temperature, as well as to the prescribed precipitation lapse rate and ice aerodynamic roughness lengths, showing the importance of constraining these two parameters with ancillary data. The glacier-wide simulated energy balance regime showed a large contribution (57 %) of turbulent (sensible and latent) heat fluxes to melting in summer, higher than typical mid-latitude glaciers in continental climates, which reflects the local humid “icefield weather” of the Columbia Icefield. The static mass balance sensitivity to climate was assessed for prescribed changes in regional mean air temperature between 0 and 7 ∘C and precipitation between −20 % and +20 %, which comprise the spread of ensemble Representative Concentration Pathway (RCP) climate scenarios for the mid (2041–2070) and late (2071–2100) 21st century. The climate sensitivity experiments showed that future changes in precipitation would have a small impact on glacier mass balance, while the temperature sensitivity increases with warming, from −0.65 to −0.93 m w.e. a−1 ∘C−1. The mass balance response to warming was driven by a positive albedo feedback (44 %), followed by direct atmospheric warming impacts (24 %), a positive air humidity feedback (22 %) and a positive precipitation phase feedback (10 %). Our study underlines the key role of albedo and air humidity in modulating the response of winter-accumulation type mountain glaciers and upland icefield-outlet glacier settings to climate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue˜The œcryosphereMême sujetCryospheric studies and observationsTravaux en français237 207