Comment on egusphere-2023-2794
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Ice-sheet models used to predict sea-level rise often neglect subglacial hydrology. However, theory and observations suggest that ice flow and subglacial water flow are bidirectionally coupled: ice flow and geometry affects hydraulic potential, hydraulic potential modulates basal shear stress via the basal water pressure, and ice flow advects the subglacial drainage system. This coupling could impact rates of ice mass change, but remains poorly understood. We combine a channelized subglacial hydrology model with a depth-integrated marine-ice-sheet model, incorporating each component of the coupling listed above, which yields a set of differential equations that we solve using a finite-difference, implicit time-stepping approach. We conduct a series of experiments with this model, using either bidirectional or unidirectional coupling. These experiments generate steady-state profiles of channel cross-sectional area, channel flow rate, channel effective pressure, ice thickness, and ice velocity. We discuss how the steady-state profiles shape one another, resulting in the effective pressure reaching a local maximum in a region near the grounding line. We also describe the impact of bidirectional coupling on the transient retreat of ice sheets through a comparison of our coupled model with ice-flow models that have imposed static basal conditions. We find that including coupled subglacial hydrology leads to grounding-line retreat that is virtually absent when static basal conditions are assumed. This work highlights the role time-evolving subglacial drainage may have in ice-sheet change and informs efforts to include it in ice-sheet models.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,471 | 0,343 |
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 ».