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Enregistrement W7056702403

Glacial isostatic adjustment modelling of the Coast Mountains of British Columbia

2022· dissertation· en· W7056702403 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPost-glacial reboundGlacierGlacial periodCryosphereClimate changeIce capsVolcanoIce sheet
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Coast Mountains in British Columbia contain over 10,000 km2 of glacial ice. While these glaciers have lost significant mass since the Little Ice Age (LIA; around 300 years before present), the melting rate has significantly increased over the past decade, likely due to the effects of climate change. The purpose of this study was to develop an approach to quantifying the isostatic response to LIA glacier change and investigate how it can further our understanding of the Earth’s rheology through GIA modelling. The Coast Mountains in southwestern British Columbia were chosen due to their significant ice mass loss since the LIA, their location in a tectonically active region, which includes a volcanic arc, and the presence of information of vertical land motion. The GIA models in this study use a wide range of Earth rheological parameters that are then constrained through comparison to observations of vertical land motion in the region. The study used available Global Navigation Satellite System (GNSS) vertical velocity data as the observable from seven GNSS sites in southwestern BC, using a combination of Western Canada Deformation Array (WCDA) and British Columbia Active Control System (BCACS) GNSS stations. Raw data were analyzed using the GIPSY 6.4 software following the Precise Point Positioning processing strategy. Two ice load histories were developed based on gridded estimates of present-day ice thicknesses in the region in order to simulate the change in the surface loading as the glacial ice mass fluctuates over time. Ice Load A used a simple uniform thickness change profile over 3 time-steps based on extrapolated modern melt rates. Ice Load B is more complex and utilized a published profile of glacier change through time basing the magnitude of volume changes on the volume-area scaling relationship with a range of coefficient values. This allowed for a range of ice change magnitudes to be tested. The Earth models used were spherically symmetric Preliminary Reference Earth Models (PREM). Their viscosity structure is based on VM5a for the transition zone and lower mantle, but with variable lithospheric thickness and asthenospheric viscosity. The goodness of fit for the modeled velocities were compared to the observed velocities using a normalized RMS (NRMS) statistic. Ice Load A models had a best fitting lithospheric thickness of 50 km and an asthenospheric viscosity of 2×1019 Pa s. For all variations of Ice Load B, the best fitting model parameters had lithospheric thicknesses ranging from 45 km to 55 km and asthenospheric viscosities between 6×1018 Pa s and 3×1019 Pa s. Corrected GNSS vertical velocity observations were tested to check the effects of interseismic vertical signal and assumed residual GIA from the Cordilleran Ice Sheet. However, the corrections did not improve the NRMS fit. Overall, the asthenospheric viscosity results from this study overlap with all the ranges found in the previous studies while lithospheric thicknesses agree with some past studies. The results of this study generally align with previous work and the current understanding of the Coast Mountains region and can inform a future round of sea-level projections for the region as ice mass loss continues in the Coast Mountains. This study serves to further refine constraints on Earth rheology and can be used to guide future work on GIA in the region.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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