High-resolution Modeling of Glacier Surface Energy Balance and Melt in High-Arctic Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian high-Arctic hosts the largest glacierized area outside the Greenland and Antarctic ice sheets and is disproportionately affected by climate change when compared to lower latitudes due to Arctic amplification. Improving our understanding of the response of glaciers in the Canadian high-Arctic to climate change will improve models predicting future changes in ocean circulation and ecosystem structure and function. Despite the importance of these glaciers on global and local scales, long-term glacier monitoring is limited to five glaciers spanning a ~106,000 km2 area and there is one weather station for every ~2,953 km2. Glacier melt models and remote sensing are relied upon to fill this gap and sacrifice resolution to conserve computing time. The coarse resolution of existing models is insufficient to resolve processes occurring on smaller (sub-500 m and hourly) space and timescales This research aims to present and evaluate a high spatial and temporal resolution, surface energy balance glacier melt model in the Canadian high-Arctic which improves upon existing models by offering hourly rather than daily melt rates and on a non-uniform grid with down to 32 m node spacing rather than 500 m spacing. We rely upon bias-adjusted ERA5 weather data and Landsat-8 reflectance to force the model. Bias-adjustment reduced the mean, regional summertime temperature bias from -15 °C to +2 °C, enabling the determination of melt onset based on temperature exceeding 0 °C, although melt onset determined this way may be too soon due to the positive summer temperature bias. Uncertainty due to temperature error constitutes ~50% of the modeled melt uncertainty related to ERA5 and Landsat-8 forcing datasets and the rest is dominated by errors in the ERA5 and Landsat-8 net radiation components. Overall, the model performed well on annual timescales with a mean glacier melt percent uncertainty of 24 % on annual timescales, however, percent uncertainty averaged 84 % on hourly timescales. The presented glacier melt model may offer a solution to deriving high-resolution melt in undermonitored regions of the Canadian high-Arctic.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».