The distribution of glacier surge behaviour in Svalbard and implications for understanding unstable ice flow
Notice bibliographique
Résumé
Glacier surges are periods of significantly increased ice flow due to ice-dynamic feedbacks, in contrast to more conventional advances or other responses due to changes in mass balance. In the Arctic, a ring of surging glacier clusters can be found extending from Alaska-Yukon to Novaya Zemlya. The ‘Arctic ring’ encapsulates Svalbard, an archipelago with a long history of glaciological observations and consequently measurements of glacier surges. However, estimates of the number of surge-type glaciers across the archipelago range between 10% and 90% depending on the classification technique used. To better understand the causes, drivers and impacts of glacier surges in Svalbard, improved monitoring is required and new techniques developed to extend the observational record of active surge dynamics. In this contribution, we review the benefits and limitations of different approaches for monitoring and detecting glacier surges in Svalbard. We use this to compile a new database of surge-type glaciers in Svalbard, which also contains data on surge characteristics e.g. terminus change and velocity. We find that 36% of glaciers in Svalbard have displayed surge-type behaviour throughout our observational and landform record, rising to 51% when removing glaciers smaller than 1 km2. Of all the glaciers in Svalbard, only 9% have been directly observed to surge in Svalbard. Since the 2000s, satellite monitoring has enabled detection of most surges of glaciers with large catchments, and the launch of the Copernicus Sentinels in 2014 has further enhanced our monitoring capabilities. Current surge detection is based upon tracking the speed of glaciers over time, elevation changes, terminus advances particularly in historical data sets, and more recently automatically detecting surface changes related to a surge such as increased crevassing. Geophysical sensors are critical for observing subglacial conditions and further work is required to improve deployment strategies on heavily crevassed glaciers. Past surge behaviour can be inferred by employing a landsystems approach and using historical archives such as maps, photographs and field notes. Improvements in our ability to detect surges has started to reveal more complex surge dynamics that suggests the binary classification of a glacier as surge-type or not breaks down. This has implications for how we understand the mechanisms through which glaciers build up energy during quiescence which enables ice flow acceleration during a surge.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».