Characterizing Subglacial Hydrology Within the Amery Ice Shelf Catchment Using Numerical Modeling and Satellite Altimetry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Meltwater forms at the base of the Antarctic Ice Sheet due to geothermal heat flux (GHF) and basal frictional dissipation. Despite the relatively small volume, this water has a profound effect on ice‐sheet dynamics. However, subglacial melting and hydrology in Antarctica remain highly uncertain, limiting our ability to assess their impact on ice‐sheet dynamics. Here we examine subglacial hydrology within the Amery Ice Shelf catchment, East Antarctica, using the subglacial hydrology model GlaDS. We calculate subglacial melt rates using a higher‐order ice‐flow model and two GHF estimates. We find a catchment‐wide melt rate of 7.03 Gt year −1 (standard deviation = 1.94 Gt year −1 ), which is ≥50% greater than previous estimates. The contribution from basal dissipation is approximately 40% of that from GHF. However, beneath fast‐flowing ice streams, basal dissipation is an order of magnitude larger than GHF, leading to a significant increase in channelized subglacial flux upstream of the grounding line. We validate GlaDS using high‐resolution interferometric‐swath radar altimetry, with which we detect active subglacial lakes and fine‐scale ice‐shelf basal melting. We find a network of subglacial channels that connects areas of deep subglacial water coincident with active subglacial lakes, and channelized discharge at the grounding line coinciding with enhanced ice‐shelf basal melting. The concentrated discharge of meltwater provides 36% of the freshwater released into the ice‐shelf cavity, in addition to ice‐shelf basal melting. This suggests that ice‐shelf basal melting is strongly influenced by subglacial hydrology and could be affected by future changes in subglacial discharge, such as lake drainage or channel rerouting.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».