Modelling the impacts of historical and future extreme precipitation days on seasonal surface mass balance in the Eastern Canadian Arctic and Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Land ice in the Arctic is losing mass as temperatures increase, contributing to global sea level rise. While this loss is largely driven by melt induced by atmospheric warming, precipitation can alter the rate at which loss occurs depending on its intensity and phase. Case studies have illustrated varied potential impacts of extreme precipitation events on the surface mass balance (SMB) of land ice, but the importance of extreme precipitation to seasonal SMB has not been investigated. In this study, simulations from the Regional Atmospheric Climate Model (RACMO) and Variable-Resolution Community Earth System Model (VR-CESM) are explored over historical (1980–1998) and future (2080–2098, SSP5-8.5) periods to reconstruct and further project seasonal SMB for the Greenland Ice Sheet and ice caps of the Eastern Canadian Arctic. Historically, extreme precipitation days consistently had higher SMB than non-extreme precipitation days throughout the study area in both the cold season (DJFM) and warm season (JJAS). In future simulations, this relationship persists for the cold season. However, for the warm season, projections indicate a shift towards less positive and more variable SMB responses to extreme precipitation days in the future, accounting for a larger portion of cumulative seasonal positive and negative SMB. Mass loss during extreme precipitation days becomes more common, particularly in SW Greenland and Baffin Island. This likely occurs in part because of a shift toward more rainfall during extreme precipitation events. In other words, in a strong warming scenario, extreme warm season precipitation may no longer reliably yield mass gain for the Greenland Ice Sheet and surrounding ice caps.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».