Relative sea-level sensitivity in the Eurasian region to Earth and ice-sheet model uncertainty during the Last Interglacial
Notice bibliographique
Résumé
Fingerprinting the source and rate of the melt of polar ice sheets during the Last Interglacial is a key research challenge. This is reliant on high-quality relative sea-level constraints, and the correction of this data for the effects of glacial isostatic adjustment driven by ice sheet cover changes prior to the interglacial. However, both the spatial and temporal evolution of past ice sheets and the Earth’s rheological structure that serve as inputs to glacial isostatic adjustment predictions are significantly uncertain. This study sets out to determine the relative influence of each of these inputs on modelled values of Last Interglacial relative sea levels and how this influence varies spatially. To answer this question, we use a palaeo ice-sheet model and a gravitationally consistent glacial isostatic adjustment model. We develop new numerical tools to generate plausible ice-sheet extent and histories, quantify relative sea-level uncertainty, and perform a Sobol sensitivity analysis facilitated by the use of Gaussian process emulation. We find that Earth model parameters are the dominant contributors to relative sea-level uncertainty in most Eurasian regions, but that relative sea-level values in the Barents-Kara Sea are most influenced by ice-sheet loading, while the timing of the deglaciation has the greatest impact in the Baltic Sea. Our results show that the magnitude and rate of relative sea-level change is relatively insensitive to the specific timing of ice-sheet retreat, as well as the configuration of the far-field North American ice sheet. Overall, our work suggests that the coastlines of the southern North Sea and the English Channel are least influenced by relative sea-level uncertainty and are the most suitable for future data collection studies aiming to limit the influence of glacial isostatic adjustment.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».