Towards confidence in numerical modeling of ice stream cycling
Notice bibliographique
Résumé
Some ice sheets and glaciers experience long quiescent periods interspersed with short periods of rapid ice advance, such as the binge-purge-type cycling hypothesized to be associated with Heinrich Events. Modeling ice stream activation/de-activation, however, is numerically challenging given the relatively abrupt changes at surge onset and the high ice velocities. In spite of this, a number of high-profile modeling papers have explored Heinrich events and ice surges, but generally with very limited consideration of numerical aspects. Here we test the ability of the 3D Glacial Systems Model (GSM) and Parallel Ice Sheet Model (PISM) to simulate binge-purge-type surges and explore the stability of the simulations with respect to relevant numerical and discretization uncertainties. We find surge characteristics exhibit a resolution dependency but converge at higher horizontal grid resolutions (order 5 km). In accordance with theoretical and experimental work, our model results suggest that the thermal activation of basal sliding should start below the pressure melting point. A resolution-dependent basal temperature ramp for the thermal activation of basal sliding as well as a subglacial hydrology model can reduce the discrepancies between high and coarse horizontal grid resolutions. Furthermore, incorporating a bed thermal and at least a minimal complexity subglacial hydrology model significantly affects surge characteristics and is, therefore, essential for modeling large-scale ice stream cycling.
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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 | 0,006 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».