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Enregistrement W4408467917 · doi:10.5194/egusphere-egu25-19424

Stable giants? Persistence and hazard potential of world's largest glacier lakes

2025· preprint· en· W4408467917 sur OpenAlexaboutno aff
Georg Veh, Jonathan L. Carrivick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersistence (discontinuity)GlacierHazardGeographyPhysical geographyGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between 1990 and 2020, retreating glaciers have created accommodation space for ~20,000 new glacier lakes globally (+38%), increasing the total glacier lake area by ~2,000 km² (+9%). Among these, large glacier lakes (>1 km2) have drawn substantial attention due to their roles in hydropower production, freshwater supply, tourism, and landscape protection. Researchers have also stressed their high hazard potential, given that their dams might collapse and release catastrophic outburst floods. Any sustainable use and effective hazard mitigation of large glacier lakes thus require a deeper understanding of their geomorphic setting and long-term dynamics.Using a global catalogue of large lakes mapped within 10 km of contemporary glaciers (Zhang et al., 2024), we find that large lakes comprised only 3.8% (n = 2,781) of global lake abundance in 2020 but accounted for 77% of the total lake area. While the total area of large lakes has grown by 35% overall since 1990, only 14% of individual lakes have significantly expanded. By contrast, the majority remained either stable (73%) or even shrank (13%), suggesting that large glacier lakes can be persistent features in high mountain landscapes. Greenland, Arctic Canada, Patagonia, Alaska, and Western Canada host three-quarters of these lakes, often in low-relief, widely deglaciated catchments disconnected from their parent glaciers. More than half of all large lakes are surrounded by tundra, forests, or grasslands, likely reducing geomorphic activity on adjacent slopes. Where Little Ice Age (LIA) glacier outlines are available, we observe that large lakes have formed both before (e.g., Scandinavia, European Alps) or after (e.g., Southern Andes, Himalayas) this period. Importantly, only a handful of large proglacial lakes had historic outbursts, underscoring their stability on centennial timescales.Average erosion rates in their feeding catchments suggest that many large lakes may persist for another 103–105 years before being entirely filled with sediments, all other constraints held constant. While some large lakes may still occasionally produce catastrophic outbursts, our analysis points to the smaller, disproportionally more abundant lakes in similar geomorphic settings, which have a comparable, if not higher hazard potential. These findings call for focused research on the dynamics of these smaller glacier lakes to better inform hazard assessments and mitigation strategies.

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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,196 · 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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