Glacier darkening quantified from airborne imaging spectroscopy, Place Glacier, British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal to long-term changes in albedo, or glacier darkening, is a critical parameter for energy and mass balance models. Yet many of these models employ simple parameterization schemes that darken snow and ice surfaces non-linearly through time. This simplification is not representative of the complex controls on albedo that vary spatially and temporally, driven by atmospheric processes, surface-atmosphere interaction, topography, and timing of glacier ice exposure. Albedo also spectrally varies, controlled by concentrations of light absorbing constituents (LACs) in the visible wavelengths and grain size in the near infrared wavelengths. Radiative forcing by LACs can enhance grain growth, leading to more rapid glacier darkening over the full solar spectrum. This process can accelerate as snow and ice melts because LACs tend to accumulate at the surface which can lead to increased radiative forcing over time for some glaciers. As temperatures warm, and aerosols increase due to land use change, drought, fire, and urbanization, it is likely that glacier darkening will intensify. To better quantify seasonal rates of darkening, and understand controls on intra- and interannual variability, we collected and analyzed a rich dataset obtained from imaging spectroscopy and lidar collected over Place Glacier in the Coast Mountains of British Columbia, Canada. Over the years 2021-2022, we acquired monthly data during the period of snow and glacier melt (March to October for 2021 and July to October 2022) using an aircraft with dedicated lidar (Riegl-780) and hyperspectral (Specim-Fenix; 451 bands) sensors. We processed these monthly acquisitions into 1-m, analysis-ready products. We describe our workflow for these products including development of snow and ice surface property retrievals in complex mountainous terrain. Our workflow yields retrievals that include broadband albedo, radiative forcing by LACs, and grain size. Radiative forcing from LACs can originate from abiotic and biotic sources, and we use the Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2) to interpret our retrievals with respect to contributions from dust and black carbon. We also highlight how these data can be used to understand seasonal glacier darkening events that occurred during a heat dome, snow algae blooms, and a late start to accumulation season. All these events are expected to increase in frequency or intensity due to climate change and hence, a better understanding of these physical processes will lead to improved physical models for future glacier evolution.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».