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Enregistrement W4408430397 · doi:10.5194/egusphere-egu25-14171

Land System Analysis of Llaca Lake: A Tropical Moraine-Dammed Supraglacial Lake in the Cordillera Blanca, Peru

2025· preprint· en· W4408430397 sur OpenAlexaff
John C. Maclachlan, Rodrigo A. Narro Pérez, Luzmila Dávila Roller, Carolyn H. Eyles, A. Kandiah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArchaeology and Natural History
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoraineGeographyGeologyQinghai lakePhysical geographyGeomorphologyHydrology (agriculture)Glacier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tropical Andes are experiencing rapid deglaciation due to climate warming, resulting in the formation and evolution of moraine-dammed glacial lakes. These lakes, while significant for hydrological and ecological processes, also pose a growing hazard due to the potential for glacial lake outburst floods (GLOFs). This study focuses on Llaca Lake, a moraine-dammed supraglacial lake situated in the Cordillera Blanca of Perú, which serves as a representative case study for understanding the dynamics and hazards associated with these tropical alpine environments.Using an integrated landsystem approach, we analyzed geomorphological, hydrological, and sedimentological processes shaping Llaca Lake and its surrounding landscape. High-resolution satellite imagery, drone-based surveys, and in situ field measurements were combined with GIS analysis to map key geomorphological features, including the moraine complex, ice-contact zones, and sediment pathways. Additionally, bathymetric surveys were conducted to delineate the lakebed morphology and evaluate its storage capacity and potential flood risk.Results indicate that Llaca Lake has undergone significant expansion over recent decades, with notable retreat of the adjacent Llaca Glacier. This retreat has exposed a dynamic moraine system characterized by steep, unstable slopes and active mass-wasting processes. Sedimentological analysis reveals that the moraine complex is composed of poorly sorted, unconsolidated material, increasing its susceptibility to breach or failure. Hydrological modeling highlights the lake's dependence on glacial meltwater inputs, which are projected to decline with ongoing glacier retreat, altering downstream water availability and ecosystem services.Hazard assessment of Llaca Lake underscores the potential for GLOF events triggered by slope instability, ice calving, or seismic activity, all of which are exacerbated by the fragile geomorphic and climatic setting. Vulnerability mapping identified downstream communities, infrastructure, and ecosystems at risk, emphasizing the need for proactive monitoring and risk mitigation strategies.This study highlights the value of a landsystem framework for understanding the interplay of geomorphic, hydrological, and climatic processes in shaping tropical moraine-dammed lakes. Llaca Lake serves as a critical case study for addressing broader implications of glacial retreat in the tropical Andes, including water security, ecosystem resilience, and disaster risk reduction. The findings contribute to regional efforts in sustainable water management and hazard mitigation, offering transferable insights for other rapidly deglaciating mountain systems worldwide.By integrating multi-disciplinary methods and a holistic perspective, this research advances our understanding of the complex dynamics of moraine-dammed glacial lakes and their role in tropical alpine environments in a warming world.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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