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Enregistrement W4392753921 · doi:10.5194/egusphere-egu24-13473

Monitoring the physical processes driving the mass loss of Tapado Glacier, Desert Andes of Chile

2024· preprint· en· W4392753921 sur OpenAlexaff
Álvaro Ayala, Benjamin Aubrey Robson, Shelley MacDonell, Gonzalo Navarro, Nicole Schaffer, Alexis Segovia, Michał Pętlicki, Christophe Kinnard, Simone Schauwecker, Gino Casassa, Sebastián Vivero, Augusto Lima

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesert (philosophy)GlacierPhysical geographyGeographyGeologyEnvironmental scienceGeomorphologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tapado Glacier (30.15°S, 69.93°W) is a 1.6 km2 ice mass located at high-altitude in Chile’s Desert Andes. This region reaches up to 6000 m a.s.l. and is characterised by high solar radiation and scarce and episodic precipitation. Despite its relatively small size, the glacier extends from 4500 to 5500 m a.s.l and contains several types of surfaces and features, such as a debris-covered section populated by ice cliffs and supraglacial ponds, a field of large snow and ice penitentes, a steep section with crevasses and seracs, and wind-exposed upper areas with minimal snow accumulation. As the ablation and evolution of these elements depend on several physical processes occurring at different rates, monitoring and modelling changes on Tapado Glacier is challenging. Our study describes and quantifies the main glacier changes over the last five years amidst rising summer temperatures and below-average precipitation from a process perspective. Monitoring techniques include direct mass balance and surface geometry measurements, flights of uncrewed aerial vehicles (UAVs), geophysical methods, satellite products, terrestrial LiDAR and automatic cameras.Enhanced melt at ice cliffs and supraglacial ponds primarily drives ablation in the debris-covered section. Ice cliffs and ponds have persisted on the glacier surface since at least 1955. Satellite products and photogrammetrically derived Digital Elevation Models (DEMs) from UAV flights in the period 2020-2023 show that the ablation over a selected cliff and pond was about 10 times higher than over the rest of the debris-covered section. Analysis of historical satellite imagery tracks the evolution of the selected cliff from its formation between 1978 and 2000 to its recent disappearance in 2023, which was corroborated by an automatic camera. Geophysical measurements suggest the presence of ancient supraglacial lakes within the debris cover. The debris-free section shows consistent patterns of thinning and increasing surface roughness. Terrestrial LiDAR indicates an annual surface lowering of about −0.4 m, while UAV flights and direct observations show that the end-of-summer height of penitentes has increased from 1-2 m to more than 2 m, reaching up to almost 6 m in spots. In the upper parts of the glacier, we have observed increasing instability from a serac that produces frequent ice and rock falls into the penitentes-covered area. Summer ablation at the top of the glacier, mainly by sublimation, varied from 0.15 to 1.15 m during 2021-2023. Using recent data from ablation stakes and UAVs, we estimate a summer glacier mass balance of about −0.8 m w.e., which is equivalent to 1.3 million m3 of water.Tapado Glacier exemplifies how different physical processes can drive glacier mass loss and runoff contribution. Recent changes in the glacier have made the field monitoring difficult and pose interesting challenges for glacier modelling.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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
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