Impact of climate change on the contribution of glaciers to the Upper Yukon River 
Notice bibliographique
Résumé
In the Upper Yukon Watershed (UYW, 20,000 km2), seasonal melt from glaciers contribute significantly to annual runoff and operation of the Whitehorse power plant. This study aims to analyze the impact of climate change on the contribution of glaciers, which covers 5% of the UYW, to the annual runoff using hydrological modelling, GRACE data and machine learning algorithms. The spatial resolution of GRACE data remains too low to discriminate changes in glacier mass signal at the scale of the UYW. Thus, here we applied a spatial concentration function approach to build high resolution monthly time-series of glaciers mass changes over the UYW. To estimate glaciers mass changes, we decomposed four GRACE TWS solutions with different processing assumptions using monthly data from LSM GLDAS v2.1 (Rodell et al., 2004) and WGHM v2.2d (Müller Schmied et al., 2020). Spatial concentration functions were derived from two heterogeneous a priori of different resolutions and sources (Hugonnet et al., 2021; Larsen et al., 2015) and the leakage was subtracted by using glaciers over the Gulf Of Alaska (GOA). To analyze the accuracy of our assessments, we compared the trends resulting from the spatial concentration functions and the constrained forward approach (Doumbia et al., 2020) over the GOA and the Saint-Elias Mountains. To extend/reconstruct glacier mass change up to GRACE-FO (i.e. 2003-2020), we used the Automated Machine Learning (AML) H2O-AutoML (LeDell and Poirier, 2020). Then, glacier mass anomalies were used to calibrate the hybrid (i.e., degree-day/thermal energy balance) glacier melt model of HYDROTEL over UYW. For the period of 2003 to 2016, the trends in glaciers mass losses over the GOA and Saint-Elias Mountains varied from 41.61 to 53.43Gt/yr and 19.31 to 28.88Gt/yr, respectively. Our results compared well with the glaciers mass losses reported in other studies. The AML algorithms performed well with NSE values varying from 0.75 to 0.99; correlation coefficients from 0.93 to 0.99; P-bias from -2.4 to 4.8 and NMRSE from 0.8 to 49.6. The use of the glacier mass changes, in addition to stream flows, improved the calibration of HYDROTEL.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».