Decadal Glacier Geometry and Mass Changes in Auyuittuq and Sirmilik National Parks, Canadian Arctic (1958–2024)
Notice bibliographique
Résumé
Long-term baseline data and interannual monitoring of glacier change in the Canadian Arctic Archipelago (CAA) remain sparse. This dissertation quantifies multi-decadal to recent interannual glacier changes in Auyuittuq National Park (ANP) and Sirmilik National Park (SNP), and presents a scalable framework for operational monitoring in data-sparse polar environments. Historical glacier geometry and elevation change were reconstructed from 1958/59 aerial photographs using photogrammetric processing, co-registered to contemporary digital elevation models (DEMs; ArcticDEM v4.1 and TanDEM-X) to derive geodetic mass balance for nine glaciers (1958–2022), with bias correction and uncertainty quantification. For interannual variability (2013–2024), a hybrid machine-learning approach—K-means pseudo-labelling followed by Random Forest classification—was applied to multispectral imagery to delineate snowline altitude (SLA) and snow cover ratio (SCR). An automated pipeline extracted continuous records of SLA, snow-covered area (SCA), and accumulation-area ratio (AAR) from 9,919 Sentinel-1/2 and Landsat 8/9 scenes, incorporating masking of clouds, shadows, and off-glacier areas. Validation was performed using in situ equilibrium-line altitude (ELA) from White Glacier. Widespread surface lowering and area loss occurred since 1958, most pronounced at low-elevation glacier tongues. Specific geodetic mass balances for six ANP glaciers ranged from −0.22 to −0.35 m w.e. a⁻¹ (1959–2021/22), while Fountain Glacier (SNP) averaged −0.35 ± 0.02 m w.e. a⁻¹ (1958–2022). Glacier length shortened by ~7–16 % and area decreased by ~9–28 % in ANP; in SNP, length loss was smaller (~2 %) with ~5–14 % area reduction. Co-registration yielded near-zero median elevation differences and NMADs of 4.07 m (ANP) and 2.08 m (SNP). The classifier achieved >99.9 % accuracy; remotely sensed SLA strongly correlated with ELA from 2019–2024 (r = 0.994; RMSE = 30 m). Late-summer SLA rose consistently from 2013 to 2024, co-varying with positive degree days (PDD) and modulated by glacier hypsometry. SLA sensitivity to PDD ranged from 0.67 to 2.56 m (°C d)⁻¹. SLA is shown to be a robust, transferable proxy for annual mass balance where late-season imagery is available. This study establishes a defensible long-term glacier monitoring baseline and an operational pathway for data-limited polar regions, highlighting vulnerability of low-elevation glaciers on Baffin and Bylot Islands.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».