Progressively smaller glacier lake outburst floods despite worldwide growth in lake area
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glacier lake outburst floods (GLOFs) may originate from larger lakes as these continue to grow with ongoing glacier retreat; however, this perception remains poorly supported in available GLOF databases. Here we mapped the areas of 1,686 glacier lakes, just before they drained, across 13 glaciated mountain regions outside polar regions and examined the trends in pre-GLOF lake areas between 1990 and 2023. We found that pre-GLOF lake areas barely changed, or even decreased, regionally through time, even as the total lake area, and thus hazard potential, grew overall. This counterintuitive finding reflects limits to growing GLOF magnitudes, such as the decoupling of lakes and parent glaciers, the development of wide, low-gradient outlets or human management. Across all regions, pre-GLOF lake areas depend on a few ice-dammed lakes, which have produced ten times more reported outbursts and ten times larger outbursts than moraine- and bedrock-dammed lakes. The latter two dam types will continue to impound growing amounts of meltwater, thereby accounting for most of the overall GLOF hazard potential, while ice-dammed lakes will shrink with deglaciation. As these lake types will evolve differently in the twenty-first century, we call for customized simulations of GLOF outflows and impacts, given the growing exposure of critical infrastructure.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».