Abstract Geotermisk värmeflöde (GHF) är en avgörande gräns villkor för att göra exakta förutsägelser av istäckets massförlust, men det är dåligt känt på Grönland på grund av otillgänglighet av berggrunden. Här använder vi en maskininlärningsalgoritm på en stor samling relevanta geologiska funktioner och globala GHF-mätningar och producerar en GHF-karta över Grönland som vi hävdar ligger inom 15% noggrannhet. Huvuddragen i vår förutsagda GHF-karta är en stor region med hög GHF på centrala norra Grönland som omger NordGRIP:s iskärna och heta fläckar i Jakobshavn Isbraes avrinningsområde, uppströms Petermann Gletscher, och nära Nioghalvfjerdsfjordens ändpunkt. Vår modell fångar också banan av Grönlands rörelse över den isländska plymen genom att förutsäga en rand av förhöjda GHF på centrala-östra Grönland. Slutligen visar vi att vår modell kan ge betydligt mer exakta förutsägelser om ytterligare mätningar av GHF på Grönland tillhandahålls. Den värme som alstras i jordens inre områden (geotermiskt värmeflöde, GHF) kan vara tillräckligt hög för att smälta bottenlagren av istäcken, minska friktionen mellan is och berggrund, och öka isutsläppen till havet. Denna värme kan dock inte mätas direkt i istäcken eftersom berggrunden är otillgänglig. Här presenterar vi en ny metod för att uppskatta denna värme. Vi kombinerar alla tillgängliga geologiska, tektoniska och GHF-data som finns tillgängliga på alla kontinenter. Vi etablerar sedan ett komplext förhållande mellan GHF och alla geologiska-tektoniska funktioner med hjälp av maskininlärningsteknik och förutsäger sedan GHF för Grönlands Ice Sheet. Vi använder all information från tillgängliga iskärnor och berggrundsborrhål för att förbättra GHF-prognosen på Grönland. Därför hedrar den nya GHF-kartan tektoniska inställningar, regional geologi och mätningar från iskärnor och kan användas som en viktig indataparameter till numeriska istäckesmodeller som syftar till att minska osäkerheten i framtida prognoser för havsnivån.
Förutsägelse av Grönlands geotermiska värmeflöde undersöks med hjälp av maskininlärning i artikeln REF.
Predicting the geothermal heat flux in Greenland: a Machine Learning approach
{'venue': None, 'journal': 'Geophysical Research Letters', 'mag_field_of_study': ['Geology']}