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Enregistrement W4392644754 · doi:10.5194/egusphere-egu24-20653

Antarctic-wide subglacial hydrology modelling explores controls on ice velocity and ice shelf melt

2024· preprint· en· W4392644754 sur OpenAlexaff
Shivani Ehrenfeucht, Christine F. Dow, Koi McArthur, Mathieu Morlighem

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce shelfGeologyCryosphereIcebergIce streamOceanographySea iceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global sea levels are rising due, in large part, to the melting of ice sheets and glaciers as a direct result of climate change. Current ice flow models leave out critical components that impact the temporal and spatial dynamics of ice sheets, which results in a significant degree of uncertainty in current sea level rise predictions. One such component is subglacial hydrology, which describes the volume and movement of meltwater underneath glaciers. The presence of liquid water beneath glaciers can increase the glacier’s velocity and the rate of ice shelf melt, both of which can destabilize glaciers and lead to enhanced sea level rise. Here, we present subglacial hydrology model results of the full Antarctic Ice Sheet derived using the Glacier Drainage System (GlaDS) model. We examine water pressures of the distributed drainage system, the size and distribution of the channelized system, and freshwater discharge across grounding lines of the major drainage basins in the steady state subglacial hydrologic system under present day conditions. We compare our modeled channelised grounding line discharge to satellite-derived sub-ice shelf melt rates. Additionally, we compare our water pressure results to those computed using a Shreve hydrology model, which assumes effective pressure to be negligible and computes hydraulic potential using gradients in ice geometry alone. Recent coupling between GlaDS and the Ice-sheet and Sea-level System Model (ISSM) allows for the inclusion of the subglacial hydrologic system in models of ice dynamics. We use the water pressure from our steady state subglacial hydrology results to parameterize an ice flow model and calculate surface velocity. Results are compared to satellite observations of ice velocity and to modeled ice velocities computed without the use of a full subglacial hydrology model.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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