Global sea-level contribution from Arctic land ice: 1971 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Arctic Monitoring and Assessment Program (AMAP) (AMAP, 2017) identifies the Arctic as the largest regional source of land ice to global sea-level rise in the 2003 to 2014 period. Yet, this contextualization ignores the longer perspective from in-situ records of glacier mass balance. Here, using 18 (> 55 °N latitude) glacier and ice cap mass balance series in the 1971 to 2017 period, we develop a semi-empirical estimate of annual sea-level contribution from seven Arctic regions by scaling the in-situ records to GRACE averages. We contend that our estimate represents the most accurate mass balance assessment so far available before the 1992 start of satellite altimetry. We estimate the 1971 to 2017 eustatic sea-level contribution from land ice north of ~55° N to be 23.0±12.3 mm sea-level equivalent (SLE). In all regions, the cumulative sea-level rise curves exhibit an acceleration, especially after 1988. Greenland is the source of 46% of the Arctic sea-level rise contribution (10.6±7.3 mm), followed by Alaska (5.7±2.2 mm), Arctic Canada (3.2±0.7 mm) and the Russian High Arctic (1.5±0.4 mm). Our annual results exhibit co-variability over a 43 year overlap (1971 to 2013) with the alternative dataset of Marzeion et al (2015) (M15). However, we find a 1.36x lower sea-level contribution, in agreement with satellite gravimetry. The IPCC Fifth Assessment report identified constraining the pre-satellite era sea-level budget as a topic of low scientific understanding that we address and specify sea-level contributions coinciding with IPCC Special Report on the Ocean and Cryosphere in a Changing Climate (SROCC) “present day” (2005-2015) and “recent past” (1986-2005) reference periods. We assess an Arctic land ice loss of 8.3 mm SLE during the recent past and 12.4 mm SLE during the present day. The seven regional sea-level rise contribution time series of this study are available from AMAP.no.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».