Glacial lakes inventory and susceptibility assessment in the Alsek River Basin, Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study investigates glacial lake outburst floods (GLOFs) within the Alsek River Basin, Yukon, Canada, a region experiencing accelerated glacier retreat due to climate change. The formation and expansion of glacial lakes pose significant hazards to geomorphological and ecological systems, even in the absence of human infrastructure. Despite extensive research in other glaciated regions such as the Himalayas and Andes, the Canadian Cordillera remains understudied. This research aims to inventory glacial lakes and assess their susceptibility to GLOFs using remote sensing techniques and two distinct methodologies. Results A total of 590 glacial lakes were identified, with 57 in direct or indirect contact with glaciers, warranting a detailed susceptibility assessment. The study applied the glacier-focused methodology of Wang et al. (Mt Res Dev 31(2):122 (2011). https://doi.org/10.1659/mrd-journal-d-10-00059.1 ) and the lakespecific dynamics approach of Khadka et al. (Front Earth Sci 8(January):1–16 (2021). https://doi.org/10.3389/feart.2020.601288 ). Key findings include: High-Hazard Lakes: Lakes 22, 23, 133, 134, and 275 were consistently identified as high-hazard due to factors such as large glacier inputs, steep moraine dams, and rapid expansion rates. GLOF Events: Four GLOF events were confirmed between 2017 and 2019, with the most significant reducing Lake 21's area by over 80%. Comparative Analysis: The integration of both methodologies provided a comprehensive understanding, revealing complementary insights into glacier-driven and lake-specific GLOF triggers. Conclusion The results underscore the critical role of glacier retreat and lake dynamics in driving GLOF hazards in the Alsek River Basin. The study highlights the importance of combining multiple assessment methodologies for robust hazard evaluation. Given the dynamic nature of glacial lakes and ongoing climate change, continuous monitoring and proactive hazard management strategies are essential to mitigate potential geomorphological and ecological impacts. This research contributes to the broader understanding of GLOFs in North America and underscores the need for similar assessments in other understudied glaciated regions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».