Data for: Seasonal acceleration of Petermann Glacier, Greenland, from changes in subglacial hydrology
Notice bibliographique
Résumé
Petermann Glacier, a major outlet glacier of Northern Greenland, drains a marine-based basin vulnerable to destabilization. Using satellite radar interferometry data from the Sentinel-1a/b missions, we observe a seasonal glacier acceleration of 15% in the summer, from 1,250 m/yr to 1,500 m/yr near the grounding line, but the physical drivers of this seasonality have not been elucidated. Here, we use a subglacial hydrology model coupled one-way to an ice sheet model to evaluate the role of subglacial hydrology as a physical mechanism explaining the seasonality in speed. We model the basal effective pressure using the Glacier Drainage System model which then forces the Ice-sheet and Sea-level System Model. We find an excellent agreement between the observed and modeled velocity in terms of magnitude and timing, and conclude that seasonal changes in subglacial hydrology are sufficient to explain the observed seasonal speed up of Petermann Glacier. This data publication provides all of the scripts and data necessary to initialize and run the subglacial hydrology model and ice sheet model used in this work (Manuscript number 2022GL098009). We also provide the model output and the scripts used to create the figures in the manuscript and the animations in the supplemental document. Several data sets are also made available here, including integrated melt water runoff derived from the regional climate model, MAR (Modèle Atmosphérique Régional), which is used to force the hydrology model, and daily average effective pressure derived from the hydrology model output, which is used to force the ice sheet model. These files combined are sufficient to reproduce all results and figures presented in this work.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,195 | 0,063 |
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 ».