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Enregistrement W4408430424 · doi:10.5194/egusphere-egu25-14123

Contrasting glacier responses to climate change in Central Asian Basins

2025· preprint· en· W4408430424 sur OpenAlexaff
Zhihua He, John W. Pomeroy, Fuqiang Tian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierGlacier mass balanceGeologySnowAccumulation zoneClimate changeFirnPrecipitationTerrainGlacier morphologyClimatologySurface runoffStructural basinDigital elevation modelGeomorphologyCryosphereIce streamMeteorologyGeographyOceanographyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the responses of glaciers to changes in air temperature and precipitation in two Central Asian glacierized basins, namely the Ala-Archa basin in Kyrgyzstan, where 16% of the area is covered by glaciers, and the Tailan River basin in China, with 33% glacier coverage. A ∆h-parameterization approach was coupled with the Cold Regions Hydrological Model (CRHM) to simulate glacier dynamics. CRHM uses physically based algorithms to simulate the full range of mountain hydrocryospheric processes such as energy balance snow and ice melt, slope/aspect influence on irradiance, energy balance precipitation phase, blowing snow transport and sublimation, avalanches, firnification and firn to ice conversion, subsurface storage and runoff processes, surface water detention, actual evapotranspiration and hydrograph routing. The Randolph Glacier Inventory (RGI) versions from 1.0 to 7.0 were employed to validate the modeled glacier changes. Bias-corrected ERA5 reanalysis data were used to reconstruct the meteorological and energy conditions on glaciers over the historical period from 1950 to the present. Thanks to the robust physical foundation of CRHM, which requires minimal effort in parameter identification, the contrasting glacier responses in the two basins can be predominantly attributed to differences in local climate, surrounding terrain, and energy processes. The preliminary results suggest a strong dependence of the glacier area response to climate change on terrain characteristics such as slope, aspect, and self-shadowing. Meanwhile, the response of glacier thickness is more sensitive to elevation and the distance from the central flow line. The total glacier area in the Tailan River basin is much less sensitive to warming compared to that in the Ala-Archa basin due to its greater mean glacier thickness. In contrast, the streamflow response in the Tailan River basin is more sensitive to climate warming because of its larger glacier coverage. These modeling findings offer valuable insights into how local glaciation, snow, firn and ice exposure, terrain and climate condition the streamflow response to climate change in Central Asian glacierized basins.

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)0,001
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,226 · 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
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Résumé présentoui

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