The complex basal morphology and ice dynamics of the Nansen Ice Shelf, East Antarctica
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Ice shelf dynamics and morphology play an important role in the stability of floating bodies of ice by driving fracturing that can lead to calving, in turn impacting the ability of the ice shelf to buttress upstream grounded ice. Following a 2016 calving event at the Nansen Ice Shelf (NIS), East Antarctica, we collected airborne and ground-based radar data to map ice thickness across the shelf. We combine these data with published satellite-derived data to examine the spatial variations in ice shelf draft, the cause and effects of ice shelf strain rates, and the possibility that a suture zone may be channelizing ocean water and altering patterns of sub-ice-shelf melt and freeze-on. We also use our datasets to assess limitations that may arise from relying on hydrostatic-balance equations applied to ice surface elevation to determine ice draft morphology. We find that the Nansen Ice Shelf has a highly variable basal morphology driven primarily by the formation of basal fractures near the onset of the ice shelf suture zone. This morphology is reflected in the ice shelf strain rates but not in the calculated hydrostatic-balance thickness, which underestimates the scale of variability at the ice shelf base. Enhanced melt rates near the ice shelf terminus and in steep regions of the channelized suture zone, along with relatively thin ice in the suture zone, appear to represent vulnerable areas in the NIS. This morphology, combined with ice dynamics, induce strain that has led to the formation of transverse fractures within the suture zone, resulting in large-scale calving events. Similar transverse fractures at other Antarctic ice shelves may also be driven by highly variable morphology, and predicting their formation and evolution could aid projections of ice shelf stability.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».