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Enregistrement W7051955182

Radar Sounding Analysis of Mountain Glaciers in Alaska: Revealing Ice Thickness, Subglacial Topography, and Geologic Structure

2023· dissertation· en· W7051955182 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUA Campus Repository (The University of Arizona) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierDepth soundingSurgeRadarCryosphereIce sheetIce capsGlacier morphologyIce stream
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alaskan mountain glaciers (grouped together herein with those of Yukon and British Columbia, Canada) are melting at high rates and contributing disproportionately to global sea level rise, outpacing all glaciated regions on Earth aside from the Antarctic and Greenland ice sheets. Model projections indicate that Alaska will continue to lead glacier melting through the end of the century, contributing at least one third of a millimeter per year to global sea level rise by that time. As ice thickness measurements are only available for <2% of the world’s glaciers, projections are critically based on globally derived ice thickness models which are known to have significant uncertainties. In this dissertation we present investigations aimed at better constraining the ice thickness and subglacial topography of mountain glaciers across Alaska. We employ ice penetrating radar as our primary tool in addressing these objectives. Chapter 1 introduces the decline of mountain glaciers in Alaska and the use of ice penetrating radar to fill large data gaps and reduce uncertainty in modeled future glacier evolutions. Chapter 2 presents an analysis of NASA Operation IceBridge radar sounding data acquired over Malaspina Glacier, the world’s largest piedmont type glacier. Detailed radar mapping of the glacier’s bed reveals that Malaspina is almost entirely grounded below sea level and that distinct channels cut the bed. We show that the morphology of channels mapped at the bed of Malaspina is influenced by tectonic faults which actively accommodate convergence of the Yakutat terrane to North America. Chapter 3 explores the entirety of NASA’s Operation IceBridge radar sounding data from Alaska, providing an overview of the most extensive inventory of Alaska ice thickness measurements to date. Airborne radar sounding reveals that many of Alaska’s land- and lake-terminating glaciers have overdeepened termini – providing insight on the potential growth of new and existing proglacial lakes and associated natural hazards. Gridded measurements of ice thickness and bed elevation are presented for Bering Glacier, revealing additional tectonic structure of the Saint Elias orogen. In Chapter 4, we present a surface-based ice penetrating radar survey from Ruth Glacier on the southern flank of the Alaska Range. While we map bed depths in the amphitheater of Ruth Glacier, interpretable bed returns were not observed down-glacier within the “Great Gorge.” Downstream thickness was therefore derived through mass conservation by combining radar-derived measurements of ice thickness with satellite-derived surface velocities. This study highlights techniques to constrain ice fluxes of glaciers for which direct measurements may be unfeasible due to the glacier’s geometry. Finally, in Chapter 5 we summarize our findings and discuss the implications of this research, as well as future research opportunities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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