Summer snowline altitude gradients in Western Norway are influenced by maritime climate
Notice bibliographique
Résumé
Mountain snowline dynamics are relatively underreported with few studies exploring spatial snowline dynamics. Whilst clear regional-scale relationships between snowline location and temperature exist in European mountains, recent research at higher latitudes reports no response to climate change. In maritime mountains, snowlines occupy complex environmental gradients. Using timeseries of satellite data from Landsat missions 5–8 (151 images between 1984 and 2021), we explored sub-regional summer snowline dynamics across the maritime-continental climate gradient in the Western Norwegian mountains. We characterize spatio-temporal snowline altitude dynamics and investigate the climate factors altering snowline patterns. Summer snowline altitudes were found to increase inland at around double the rate of the 0°C summer isotherm. Data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) land component of the fifth generation of European Reanalysis (ERA5-Land), showed a potential ‘maritime-mountain’ effect with coastal orographic snowfall and cloud cover-induced surface solar downwelling radiation amplifying maritime-continental snowline altitude gradients alongside surface atmospheric temperature. This was replicated in the Canadian Rocky Mountains. Between 1984 and 2021, we found spatial summer snowline gradients in Norway decreased and propose multiple climate forcings are responsible, potentially masking links between snowlines and climate change. Although non-significant, the data also suggest regional summer snowline altitudes increased. This study demonstrates the complex spatial heterogeneity in snow-climate relationships and highlights how long-term snow dynamics can be queried using fine-grain (Landsat) resolution satellite data. We share our approach through a Google Earth Engine web-app that rapidly executes spatial snowline analyses for global mountain regions via a graphical user interface.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».