Güney Okyanusu Yüksek Çözünürlüklü Modelinde Buz Sütunu Taban Erimesi Hızları Uydu Uzaktan Algılama ile Değerlendiriliyor

• Andy Dinh 1

• ER

  Eric Rignot 1,2,3

• MM

  Matthew Mazloff 4

• IF

  Ian Fenty 3

• 1. Earth System Science Bölümü, California Irvine Üniversitesi, Irvine, CA, Amerika Birleşik Devletleri

• 2. Civil and Environmental Engineering Bölümü, California Irvine Üniversitesi, Irvine, CA, Amerika Birleşik Devletleri

• 3. Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA, Amerika Birleşik Devletleri

• 4. Scripps Oceanography Enstitüsü, California San Diego Üniversitesi, La Jolla, CA, Amerika Birleşik Devletleri

Makale ölçümleri

Özet

Sıcak okyanus tarafından oluşan buzul raftı erime oranları, Antarktika’daki buzul kütlesinin dengesi ve dolayısıyla deniz seviyesinin yükselme hızı üzerinde kritik bir etkiye sahiptir. Modellenen buzul raftı erime oranlarının doğrulanması ve ayarlanması zor bir iştir. Bu çalışmada, 2007 yılı için Southern Ocean yüksek çözünürlüklü modelinden (SOhi) hesaplanan erime oranlarının doğrulanmasını sunarak bu konuları tartışıyoruz. SOhi; tam fiziksel süreçleri, gelgit etkilerini ve güncellenmiş bir batımetrik derinlik derlemesini içerir. Model sonuçlarını iki uydudan elde edilen tahminle karşılaştırıyoruz. Genel olarak, modelin buzul raftı erimesini abarttığını buluyoruz; bunu bazı alanlardaki okyanus modelinin başlangıçtaki (sıcak) koşullarına, bazı alanlardaki batımetrik belirsizliklere, bazı buzul raftlarındaki basitleştirilmiş fiziksel süreçlere ve ayrıca uydudan elde edilen tahminlerin doğuştan gelen sınırlamalarına bağlıyoruz. Buna rağmen SOhi modeli, Antarktika etrafındaki buzul raftı erime oranlarının kapsamlı ve ayrıntılı bir haritalamasını sağlar; taban çizgileri ve buzul uçları yakınında daha yüksek erime, donma bölgeleri ile yüksek erime suu üretimi bölgeleri gibi olguları yakalar. Model ile uydudan elde edilen tahminler arasındaki belirlenen farklar, model geliştirmeleri için yönergeler, buzul raftı boşluklarının ek gözlemlenmesi için gereksinimler ve modelleri sınırlamak için kalibrasyon/doğrulama veri setlerinin oluşturulması için rehberlik sağlar.

1. Giriş

2024 yılında küresel yıllık ortalama sıcaklık, sanayileşme öncesi döneme göre 1,5 °C’nin üzerine çıktı (Tollefson, 2025). Bu nedenle küresel deniz seviyeleri 1993’ten beri 11,1 cm yükseldi ve yükselme hızı yılda 0,21 cm’den 0,45 cm’ye ikiye çıktı (Hamlington ve ark., 2024). Uygun adapte olunmaması durumunda, kıyı sel felaketlerinin yaratacağı hasarın 2100 yılına kadar yılda 27 trilyon dolara kadar ulaşması tahmin ediliyor (Mengel ve ark., 2018). Kıyı topluluklarını ve ekosistemleri korumak için, güncel ve gelecekteki azaltma çalışmalarının deniz seviyesi yükselmesi projeksiyonlarına dayalı olması gerekecek.

Güncel deniz seviyesi tahminlerindeki belirsizliklerin önemli bir kaynağı, Antarktika Buz Tabakası’dır (IPCC, 2023). Grönland’ın kütlesinin yarısının yüzey erimesiyle azalmasının aksine, Antarktika’daki kütle kaybı esas olarak buzulların ve buz akıntılarının hızındaki değişimlerden kaynaklanır (Velicogna ve ark., 2014; Rignot ve ark., 2019) ve bu hız da buzulun kenarlarına ulaşan okyanus ısısının girişinden kontrol edilir. Buzullar okyanusa doğru aktıkça, çevrelerindeki okyanusla hidrostatik dengeye ulaşırlar ve yüzen buz raftları oluştururlar. Buz raftları, kıta buzunun okyanusa doğru akışını yavaşlatan bir destekleyici kuvvet uygular (Jiskoot, 2011). Sıcak ve tuzlu bir okyanusun raftlarda aşırı taban erimesi, raftı inceltir, taban çizgisinin geri çekilmesine yol açar; bu da destekleyici kuvveti azaltır ve buzulun hızını artırır; sonuçta buzul deniz seviyesi yükselmesine katkıda bulunur. Dolayısıyla, Antarktika buz raftlarının taban erimesini sürükleyen okyanus süreçlerine dair anlayışımızı geliştirmek, deniz seviyesi yükselmesi projeksiyonlarını yapan buz tabakası modelleri için kritik önem taşır.

Son yıllarda, Antarktika’nın tamamına yayılan okyanus modelleri, Antarktika kıyı şeridi boyunca buzul erimlerini çalışmak amacıyla geliştirilmiştir (Galton-Fenzi ve ark., 2025). Bu modeller arasında, kıyı shelf’inde in-situ ölçümleriyle değerlendirilen, Üstün Derin Su (CDW)’nun kıyı shelf’inin dışından kıyı shelf’ine ve buzul boşluklarına ulaşım yolları ve aktarım fonksiyonlarını belirlemek için kullanılan ve ayrıca CDW girişlerindeki mevsimsel değişimleri incelemek için kullanılan yüksek çözünürlüklü Güney Okyanusu (SOhi) simülasyonu yer almaktadır (Dinh ve ark., 2024b; Dinh ve ark., 2024a; Lanham ve ark., 2025). Burada, SOhi tarafından hesaplanan taban erime hızlarının, Rignot ve ark. (2013) ve Adusumilli ve ark. (2020) tarafından uydu kaynaklı taban eriminden elde edilen değerlerle yapılan ilk nicel değerlendirmesini gerçekleştirmekteyiz. Yeterli sayıda in-situ ölçüm bulunmaması nedeniyle, bu karşılaştırma modelin buzul erim hızlarını yeniden üretme doğruluğunu değerlendirmek için bir temsilci (proxy) işlevi görmektedir. Bu çalışma, SOhi’nin gelecekteki güncellemelerini değerlendirmek ve diğer okyanus modelleriyle karşılaştırma yapmak için bir temel oluşturmaktadır.

2 Yöntemler

2.1 Yüksek çözünürlüklü Güney Okyanusu simülasyonu

SOhi, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nün Genel Dolaşım Modelini (Marshall ve ark., 1997) 85.5°K’den 40°K’ye kadar 1/24° ve 40°K’den ekvatora kadar 1/12° çözünürlükle kullanır. Antarktika kıyı şeridi boyunca (~75°K) uzanan alan çözünürlüğü yaklaşık 1,2 km olup, girdap ısıl aktarım süreçlerini çözmek için yeterlidir (Poinelli ve ark., 2025). İnce buzluş boşlukları içindeki dolaşımı çözmek için SOhi, yüzeyde 1,4 m, 1.000 m’de 25,8 m ve 2.000 m’den sonra 50 m z-uzaklığıyla dikey olarak 225 seviyeye bölünür.

SOhi’nin ilk sürümü, başlangıç koşullarını Okyanus Üst Durumu Tahmini’nden (SOSE; Mazloff ve ark., 2010) aldı ve 25°S ile 35°S arasında Kapsamlı Okyanus Atlası (Forget, 2010) ile birleştirildi. Ekvator‘daki açık sınır, Okyanusun Dolaşımı ve İkliminin Tahmini sürüm 4, yayın 4 (Fukumori ve ark., 2021) olarak belirlendi. Gel-git zorlaması, NASA‘ya ait SPICE araç takımının (Acton, 1996) girdileri kullanılarak tanımlandı. Atmosferik zorlama ERA-5 (Hersbach ve ark., 2020) kaynağından alındı. Batometriden Okyanusların Genel Batometrik Haritası (GEBCO) 2020 (GEBCO Batometrik Derleme Grubu 2020, 2020) ve buz mağarası geometrisi BedMachine v1.39 (Morlighem, 2019) alındı. SOhi, 1 yıl boyunca 1/12° çözünürlükte çalıştırıldı, 1/24° ızgaraya dönüştürüldü ve 9 ay daha ileriye taşındı. SOhi sürüm 1’in çıktıları, Eylül 2005’ten Mart 2007’ye kadar olan dönem için kullanılabilir. SOhi sürüm 1, yerinde ölçümlerle (Dinh ve ark., 2024b) değerlendirildi. Model çıktıları, Antarktika kıyısındaki süreçleri incelemek için kullanıldı (Dinh ve ark., 2024a; Lanham ve ark., 2025).

SOhi sürüm 2, çalışmanın geri kalanında yalnızca SOhi olarak anılacak olup, sürüm 1’in üç temel iyileştirme içeren sürümüdür. İlk olarak, batimetri; International Bathymetric Chart of the Southern Ocean (IBCSO) sürüm 2 (Dorschel ve ark., 2022), BedMachine sürüm 3 (Morlighem ve ark., 2020) ve tüm Antarktika’ya yayılan yerçekimi anomalilerinin 3 boyutlu ters çözümüne (Scheinert ve ark., 2024) tutarlı olan Charrassin ve ark. (2025)’den alınan yeni bir veri setiyle güncellendi. İkinci olarak, okyanus-buz ısı alışverişi parametrlenmesi, Dinh ve ark. (2024b) tarafından belirlenen deniz buz önyargısını azaltmak amacıyla değiştirildi. Üçüncü olarak, taban erime parametrlenmesi, sürüm 1 ile grounding bölgeleri yakınlarında gözlemlenen yüksek erime gradyanlarının daha iyi temsil edilmesini sağlamak için hızdan bağımsız formülirmeden Holland ve Jenkins (1999)’a dayalı hızdan bağımlı formülirmeye değiştirildi. Yeni batimetri ve deniz buz parametrlenmesi modele 2006 yılının Aralık ayında eklendi. Yeni taban erime parametrlenmesi 2007 yılının Mart ayında eklendi ve sürüm 1 ile sürüm 2 arasındaki taban erime oranlarının ön karşılaştırması yapıldı (Dinh, 2025). Bu makalenin yazıldığı anda, SOhi 2007 yılının Aralık ayına kadar veri üretimini tamamlamıştı. SOhi taban erime oranları 6 saatlik ortalamalar olarak kaydediliyor ancak bu çalışmada 1 Ekim 2007 ile 31 Aralık 2007 arasındaki tek bir ortalama doğrulanıyor. Gerektiğinde, model çıktısı kg/m2/s biriminden m/yıl birimine 917 kg/m3 ve 31.536.000 s/yıl dönüşüm katsayılarıyla dönüştürülüyor. Bu çalışmadaki taban erime oranlarının ve buzulların konumunun haritası Şekil 1‘de gösterilmektedir.

2.2 Gözlemsel veri setleri

Buzul rafı sınırı, Rignot ve ark. (2013) kaynakından alınmış ve SOhi modelindeki küçük farkları hesaba katmak üzere ayarlanmıştır. Bzul rafının bireysel erime oranları Rignot ve ark. (2013) ile Adusumilli ve ark. (2020) çalışmalarından literatürdeki ilgili belirsizlikleriyle birlikte alınmıştır. Bu iki erime oranı tahmini, aynı kalınlık ve hız veri setini kullanmakla birlikte buzul rafının yüzey yüksekliğindeki değişim oranlarına ilişkin farklı tahminlere dayanmaktadır. İlk çalışma, 2003–2008 dönemindeki ICESat-1 lazer yüksekölçer verilerini; ikinci çalışma ise 2010–2018 yıllarındaki Cryosat-2 radar yüksekölçer verilerini kullanmaktadır.

2.3 Analiz yöntemi

Korelasyon hesaplamaları için uydu ürünlerinin yerel ızgarasını kullanıyoruz. SOhi çıktıları, her veri setiyle aynı ızgaraya komşu nokta enterpolasyonu ile enterpol edilmektedir. Uydu veri setlerindeki eksik verilerin bulunduğu alanlar model çıktılarında maskelenmekte, tam tersi durum için de aynı uygulama uygulanmaktadır. Model ve gözlem çifti vektörlenmekte ve her bir buzul rafı için ortalaması, standart sapması ve Pearson korelasyon katsayısı hesaplanmaktadır. Ek analiz olarak, her bir buzul rafı için 90. yüzdeyi aşağıdaki erime oranlarına sahip ızgara hücreleri maskelemektir. 90. yüzde, karşılaştırılan aynı alan üzerinden her bireysel buzul rafının ortalamalı erime oranlarına dayanarak hesaplanmaktadır. Ardından model ile uydu kaynaklı veri arasındaki ortalama, standart sapma ve alan örtüşme yüzdesi hesaplanmaktadır. SOhi ile Rignot ve ark. (2013) arasındaki bu karşılaştırmayı gösteren Pine Island buzul rafına ait bir örnek Ek Şekil S1‘de sunulmaktadır.

3 Bulgular

3.1 Eğilimler

Simülasyon süresince SOhi’deki toplam taban erimesi zamanla azalır; bu bir model yanlılığıdır. Başlangıçta toplam erime suu üretimi ~10.000 Gt/yıl iken, Aralık 2007’ye kadar ~4.500 Gt/yıla düşer (Şekil 2a). Erime oranlarındaki düşüşün büyük kısmı Filchner-Ronne buz sahanlığı tarafından yönlendirilir, onu ise Doğu Antarktika’daki buz sahanları izler (Şekil 2b). Batı Antarktika, Antarktika Yarımdası ve Ross buz sahanlarının toplam erime oranları bu dönemde önemli ölçüde değişmez. Bireysel her buz sahanının erime oranı zaman serisi Eklek Şekil S2‘de gösterilmiştir. Düşüş oranının ilk birkaç ayda en yüksek olduğu ve 9 ay içinde kademeli olarak yavaşladığı için, SOhi’den elde edilebilecek en iyi tahmin olarak son 3 aylık ortalamaya alınan erime oranları kullanılmıştır. Ancak erime oranları değiştiğinden, bu çalışmanın sonuçları dengeleşmiş veya optimize edilmiş bir model durumunu yansıtmaktansa, SOhi’deki taban erime oranlarının ön tanımlayıcı bir değerlendirmesi olarak değerlendirilmelidir.

3.2 Taban erime oranları

SOhi’deki Pan-Antarktik taban erime oranı Aralık 2007’de 4.789 Gt/yıldır; bu, Rignot ve ark. (2013)’nın 1.500 ± 237 Gt/yıl ve Adusumilli ve ark. (2020)’nın 1.260 ± 150 Gt/yıl tahminlerinin 3 katıdır. Üç büyük buz sahanlığı, Filchner, Amery ve Getz, SOhi ile uydu tahminleri arasındaki farkın yarısını açıklar. Rignot ve ark. (2013) ile karşılaştırıldığında, SOhi Filchner’den 641 Gt/yıl, Amery’den 533 Gt/yıl ve Getz’den 509 Gt/yıl fazla erime oranı tahmin eder. Aynı alanlar için Adusumilli ve ark. (2020) ile karşılaştırıldığında, SOhi erime oranlarını sırasıyla 649 Gt/yıl, 523 Gt/yıl ve 530 Gt/yıl fazla tahmin eder.

Şimdi, SOhi içinde temsil edilen ve Rignot ve ark. (2013) ile Adusumilli ve ark. (2020) tarafından taranan 47 buzul platformuna odaklanıyoruz. Sonuçlar Gt/yıl ve m/yıl birimlerinde Tablo 1‘de sunulmuştur. Çoğu buzlu platformda, SOhi’deki tabani erime oranları uydu tahminlerinden yüksektir. Şekil 3, SOhi sonuçlarını m/yıl olarak Rignot ve ark. (2013) ve Adusumilli ve ark. (2020) ile bildirilen belirsizlikleriyle birlikte göstermektedir. Verileri Gt/yıl olarak gösteren özdeş bir çizim tamamlayıcıda mevcuttur (Tamamlayıcı Şekil S3). 47 buzlu platformdan 16’sının erime oranları en az bir tahminin belirsizlik aralığı içindedir ve 31’inin erime oranları her iki uydu tahmininin de belirsizlik aralığının dışındadır.

Antarktika’daki 47 ayrı buzul kaynağının alanı, yıllık Gt bazında taban erime hızları ve yıllık m bazında taban erime hızları.

SOhi sonuçları 1 Ekim 2007 ile 31 Aralık 2007 arasındaki dönemde ortalamadır. Rignot ve ark. (2013) ve Adusumilli ve ark. (2020) sonuçları literatürden alınmıştır.

Şekil 4, Pine Island (Şekil 4a), Thwaites (Şekil 4b), Totten (Şekil 4c) ve Shackleton buzul kayalıkları boyunca bir kesit üzerindeki ortalama erime oranlarını göstermektedir. Amundsen Denizi Körfezi’ndeki buzul kayalıkları için SOhi, Pine Island ve Thwaites buzullarının dip noktası yakınlarında >100 m/yıl erime oranlarını yakalamaktadır. Bu mekânsal örüntü, diğer gözlemsel ölçümler ve yüksek çözünürlüklü modelleme çalışmalarıyla uyumludur (Shean ve ark., 2019). Totten ve Shackleton buzul kayalıkları için SOhi’nin dip noktası ve buz cephesi yakınlarındaki erime oranları uyumlu olup, SOhi ile uydu veri setleri arasındaki en büyük fark, dip noktasından 20 km’den fazla uzaklıkta ortaya çıkmaktadır.

3.3 Dip erimi örüntüsü

SOhi’nin dört büyük soğuk-çukurlu buzul kayalığında mekânsal erime örüntüsünü yeniden üretme yeteneğini değerlendiriyoruz. Filchner-Ronne’da (Şekil 5a), SOhi uydu kaynaklı tahminlerle benzer erime ve donma örüntüsüne sahiptir; ancak erime ve donma oranları SOhi’de daha büyüktür. Ross’ta (Şekil 5b), Rignot ve ark. (2013) ve Adusumilli ve ark. (2020), buzul kayalığının önemli bir bölümünün donduğunu belirtmektedir. SOhi’de ise Ross Buzul Kayalığı’nda erime oranları sıfıra yakın birçok bölge bulunmakla birlikte, donan hiçbir bölge yoktur. Amery’de (Şekil 5c), gözlemsel veri setleri kuzey-batı kadranında ve buz cephesi yanında donma göstermektedir. SOhi’de kısmi donma mevcut olsa da, buzul kayalığı, büyüklük olarak gözlemsel veri setlerinden daha fazla olan yaygın erimelerle karakterizedir. Son olarak, Larsen C ve Larsen D buzul kayalıklarında (Şekil 5d), Rignot ve ark. (2013) buzul kayalıklarının çoğunun donduğunu, Adusumilli ve ark. (2020) ise bunların eridiğini göstermektedir. SOhi sonuçları, iki veri seti arasında ortada yer almakta, Rignot ve ark. (2013) ile karşılaştırıldığında daha fazla erime, ancak Adusumilli ve ark. (2020) ile karşılaştırıldığında daha az erime göstermektedir.

Pine Island, Shackleton, Baudouin ve Brunt-Stancomb için ek karşılaştırmalar Şekil 6‘de sunulmaktadır. Pine Island için (Şekil 6a), SOhi hem alansal dağılışı hem de taban erime oranlarının büyüklüğünü yakalamaktadır. Shackleton için (Şekil 6b), Denman buz dili boyunca gözlenen daha yüksek erime, uydudan elde edilen veri setleriyle benzer ve önceki çalışmalarla uyumludur (Van Wijk ve ark., 2022; Rintoul ve ark., 2025). Baudouin için (Şekil 6c), SOhi uydudan elde edilen tahminlerle uyumlu olup, buz cehresi önü ve temellenme çizgileri boyunca daha yüksek erime göstermektedir. Baudouin’in merkezinde SOhi, Rignot ve ark. (2013) değerlerinden daha yüksek, ancak Adusumilli ve ark. (2020) değerlerinden daha düşük erime oranlarına sahiptir. Brunt-Stancomb için (Şekil 6d), SOhi, Stancomb-Wills Buz Dili boyunca daha yüksek erime içeren bir dağılış sergilemekte; bu dağılış uydudan elde edilen tahminlerle örtüşmekte, ancak buz cehresinin geri kalan kısmında donma alanları konusunda uydudan elde edilen tahminlerden daha az donma bildirmektedir.

Veri setleri arasındaki benzerliği niceliksel olarak ifade etmek için, her bir buz cehresi için SOhi ile uydudan elde edilen veri setleri arasındaki korelasyon katsayısını hesaplamaktayız (Dpil 1). SOhi ile Rignot ve ark. (2013) arasında, anket edilen 47 buz cehresi için ortalaması 0.36 olup, 17 buz cehresinde korelasyon 0.5’i aşmaktadır. SOhi ile Adusumilli ve ark. (2020) arasında ortalaması 0.31 olup, 10 buz cehresinde korelasyon 0.5’i aşmaktadır.

SOhi’nin en yüksek erime oranlarına sahip bölgeleri ne kadar iyi yakaladığını nicelendirmek için, her buzul sahasında erime oranının 90. yüzdelik diliminin üzerinde olduğu bölgelere odaklanıyoruz. Tablo 2‘de Rignot ve ark. (2013) ile Adusumilli ve ark. (2020)’nın “yüksek erime” bölgelerindeki erime oranlarının ortalamasını ve standart sapmasını bildiriyoruz. Model ile uydu kaynaklı yüksek erime bölgeleri arasındaki benzerlik, yüzde örtüşme olarak raporlanmaktadır. 6 buzul sahasındaki örtüşen bölgeyi gösteren haritalar Ek Şekil S4‘te mevcuttur. Tüm buzul sahasının erime oranlarına benzer şekilde, SOhi’deki “yüksek erime” bölgelerinin erime oranlarının da genel olarak Rignot ve ark. (2013) ile Adusumilli ve ark. (2020)’ndan daha büyük olduğu bulunmuştur. Rignot ve ark. (2013) ile karşılaştırıldığında, SOhi 43 buzul sahasında ortalama 37% örtüşme ile daha yüksek erime göstermektedir. Adusumilli ve ark. (2020) ile karşılaştırıldığında ise SOhi 39 buzul sahasında ortalama 32% örtüşme ile daha yüksek erime göstermektedir.

SOhi’deki her buzulun “yüksek erime” bölgelerindeki (90. yüzdeyi aşan) erime oranlarının ortalaması ve standart sapması; Rignot ve ark. (2013) ile Adusumilli ve ark. (2020).

Yaklaşık örtüşme, uydu veri setlerindeki yüksek erime bölgelerinin SOhi ile örtüşen kısmını ifade eder.

4 Tartışma

SOhi’nin Rignot ve ark. (2013) ile Adusumilli ve ark. (2020) arasındaki niceliksel karşılaştırma, SOhi’nin soğuk havuzlarda genel erime ve donma örüntülerini yeniden ürettiğini ve taban çizgileri ile deniz tabanı çukurları boyunca bulunan yüksek erime oranlarını yakaladığını göstermektedir. Büyük buz raftlarında (ör. Amery, Ross, Filchner-Ronne), SOhi anahtar özellikleri (yani yüksek/düşük erimin konumları) yakalarken, süreçlerin kapsamı ve gücü uydu ölçümlerinden önemli ölçüde farklılaşabilir. Örneğin, uydu ölçümleri Ross buz raftının büyük bir kısmının donduğunu göstermektedir. Buna karşılık, SOhi bu bölgelerin ihmal edilebilir erime oranlarına sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, uydu gözlemleri ile SOhi Ronne’nin merkezinde aynı donma bölgesini paylaşmaktadır; ancak hem donmanın büyüklüğü hem de kapsamı SOhi’de daha büyüktür.

Antarktika kıyı şerinin tamamı boyunca çok sayıda çevresel faktörün bulunması ve Rignot ve ark. (2013) ile Adusumilli ve ark. (2020) arasındaki dönem farkları nedeniyle, SOhi ile uydu ürünleri arasındaki benzerliği niceliksel olarak belirlemek için kullanılan ölçütler karışık sonuçlar üretmektedir. Ancak tutarlı bir bulgu şudur ki, SOhi erime oranlarının mutlak büyüklüğünü yeniden üretmemektedir; erime oranları sık sık çok yüksek olup, bu da uydu tahminlerine göre daha yüksek erime suu üretimiyle sonuçlanmaktadır.

Önemli bir faktör olan erime oranlarının abartılmasının arkasında, Antarktika’nın etrafındaki sıcaklık yanlılığı bulunuyor. Dinh ve ark. (2024b) çalışmasında, SOhi dahil olmak üzere dört pan-Antarktika okyanus modelinden gelen sıcaklıkları yerinde ölçümlerle karşılaştırdık. Antarktika kara platformunun etrafında yaygın bir sıcak yanlılık tespit ettik. Amundsen Denizi’nde sıcak yanlılık, çok sığ bir pycnocline (yoğunluk yüzeyi) tarafından yönlendiriliyor. Bu bölgede, yaklaşık 400 ile 600 metre kalınlığında soğuk kış suları, altındaki daha sıcak ve daha tuzlu döngüsel derin suları (CDW) örter (Dutrieux ve ark., 2014). SOhi’de kış suları tabakası daha incedir ve yaklaşık 200 metrede CDW’ye dönüşür (Dinh ve ark., 2024b). Bu açığın bir kısmı Sürüm 2’de düzeltildi. Getz Buz Kütlesi, erime-su üretimi hatasının büyük bir kaynağı olup aynı bölgede yer alır. 200 metrede bir pycnocline, Getz’in ~%98’ini CDW’ye maruz bırakır. Buna karşılık, 400 metrede bu maruz kalma %56’a, 600 metrede ise %5’e düşer. Dolayısıyla, okyanus modelinin termoklin derinliğini ne kadar iyi yeniden oluşturacağı, hesaplanan erime oranlarında önemli bir etkiye sahip olacaktır. İki büyük hata kaynağı Amery ve Filchner buz kütleslerinde yer alır. Prydz Körfezi’nin yanında yer alan Amery Buz Kütlesi, SOhi’deki en büyük 1.5 ± 0.4°C’lik sıcak yanlılığın yaşandığı bölgeyle örtüşür (Dinh ve ark., 2024b). Amery’ye kıyasla Filchner Buz Kütlesi’nin sadece yarısı kadar sıcak yanlılığı (0.8 ± 0.5°C) vardır, ancak yüzey alanı iki katı olduğundan erime-su üretimi hataları her ikisinde de yüksektir.

SOhi’deki daha yüksek erime oranları, başlangıç koşullarından miras alınan sıcak okyanus sıcaklık yanlılıklarından kaynaklanabilir, ancak toplam erime oranındaki sürekli azalma, Sürüm 1’den sonra modele yapılan değişikliklerin (örneğin, daha gerçekçi deniz buzu örtüsü üretmek için buz-okyanus etkileşimlerinin ayarlanması) okyanusu giderek soğuttuğunu gösteriyor. Dinh ve ark. (2024b) ile karşılaştırılabilir bir değerlendirme yapmadan önce, dolayısıyla Sürüm 1 ve Sürüm 2 arasındaki sıcaklık yanlılığında bir azalmayı doğrulamadan önce daha uzun bir simülasyon gerekmektedir.

SOhi, diğer nedenlerden dolayı uydudan elde edilen veri setleriyle tam olarak örtüşmeyebilir. İlk olarak, SOhi subglasyal deşarjı içermez; bu da bazı durumlarda yalnızca simülasyonlarla gösterildiği üzere yerleşim çizgisinde (grounding line) yerel erimayı artırabilir (Nakayama ve ark., 2021; Gwyther ve ark., 2023). İkinci olarak, bazı buz raftarı SOhi’de kullanılan üç-denklemlik erim parametrizasyonu ile iyi temsil edilmeyebilir. Rosevear ve ark. (2022), Amery Buz Rafı’ndan alınan saha ölçümlerini Holland ve Jenkins (1999)’ın üç-denklemlik erim parametrizasyonuna girdi olarak kullanmış ve gözlemlenen değerlerden %200 daha büyük erim hızları hesaplamıştır. Gwyther ve ark. (2020), üç-denklemlik parametrizasyonun modelin dikey çözünürlüğüne bağımlı olduğunu, daha yüksek çözünürlüğün daha düşük erim ürettiğini bildirmiştir. Üçüncü olarak, gözlem eksikliğinden dolayı subglasyal boşlukların geometrisi sık sık iyi kısıtlanamaz ve bu da boşluklar içindeki okyanus ısısının dolaşımını etkiler (Charrassin ve ark., 2025). Çok derin olan boşluklar CDW girişlerini kolaylaştırırken, çok sığ olanlar CDW’nin erişimini engelleyebilir. Oluklar (troughs) girişleri kolaylaştırırken, eşikler (sills) bunları engelleyebilir (St-Laurent ve ark., 2013; Liu ve ark., 2022). Günümüzde Antarktika çevresindeki batimetri yeterince iyi kısıtlanamamıştır (Wåhlin ve ark., 2021; Charrassin ve ark., 2025).

SOhi, Galton-Fenzi ve ark. (2025) modellerinden, erime oranlarının uydu tahminlerinden belirgin biçimde fazla olması; söz konusu modellerin çoğunun ve çoklu-model ortalamasının ise bunların altında kalması açısından ayrılır. Gel-gitlerin baş açıklama nedeni olması olası değildir: Richter ve ark. (2022b), gel-gitten +57 Gt/yıl (+4%) bulur ki bu, SOhi yanlığı ve Galton-Fenzi ve ark. (2025) modelleri arasındaki dağılımdan çok daha küçüktür. Çözünürlük katkıda bulunabilir, çünkü söz konusu modellerin çoğu nispeten iri (~3–5 km) olup yalnızca 2 km’lik WAOM (Richter ve ark., 2022a), SOhi’nin 1,2 km’lik çözünürlüğüyle karşılaştırılabilir durumdadır; ancak erime üzerindeki net etkisi belirsizdir. Buna ek olarak, Galton-Fenzi ve ark. (2025) sonuçları, çalıştırılmış simülasyonlardan elde edilen çok yıllıktan çok on yıllığa kadar olan zaman ortalamalarıyken, SOhi’nin bazı bölgelerdeki erimesi hâlâ azalmakta ve sıcak başlangıç koşullarının etkisini korumaktadır. Modellerin burada sunulan uzaysal biçimde değerlendirilmesi, erime ve yeniden donmanın nerede oluştuğunu görmek, erimeyi kontrol eden süreçlerin

entegre sinyal.

Uydu kaynaklı taban erime oranlarında da sınırlamalar bulunmaktadır. Her iki uzaktan algılama çalışması aynı yüzey referansını ve referans hızını kullanmakla birlikte, farklı zaman dilimlerinde farklı yüzey yüksekliği gözlemlerine dayanmaktadır. Her iki yaklaşım da yüzey yüksekliği zaman dizilerini firn sıkışmasına göre düzeltmek, bunları katı buz yüksekliğine ve dolayısıyla yüzdürme varsayımıyla buz kalınlığına dönüştürmek zorundadır. Firn sıkışması, gözlemlerle iyi sınırlanmayan bir firn modeli kullanılarak kaldırılır; buz sahanlıkları genellikle hidrostatik dengeye uymaz, özellikle karaya değme çizgisine yakın bölgelerde bu nedenle buz yüksekliğinin kalınlığa dönüştürülmesi zorlaşır (Chartrand ve Howat, 2023). Buz sahanlıkları kalınlık haritalamasında ortaya çıkan hatalar, buz kalınlığındaki gradyanlara bağlı olan erime oranlarının tahminini etkiler. Genel olarak, uydudan elde edilen erime oranlarının doğruluğunun yaklaşık %30-40’ı aşması beklenmez. Buz sahanlıklarının erime oranlarının, okyanus koşullarındaki değişimlere yanıt olarak zamanla değişmesi de beklenmektedir.

Pan-Antarktika model simülasyonları ile uydu verilerinden elde edilen raft buzullarının erime oranlarını eşitlemek, her ikisinin de kendi sınırlamaları olması nedeniyle zor bir süreçtir. Uyuşma alanlarında bu bağımsız tahminler, sonuçlara dair güveni artırmaya yarar; modellemenin tatmin edici olduğu ve okyanus koşullarının muhtemelen gerçekçi değerleri yansıttığı anlaşılır. Önemlisi, model, gözlemlerle uyumlu olarak taban derinliği (grounding line) yakınlarındaki güçlü alansal gradyanı erimede yakalar; bu sonuç yalnızca gerçekçi bathimetri, sirkülasyon ve hıza bağlı erime parametrlenmesiyle elde edilebilir (Ek Şekil S5).

SOhi, aynı zamanda raft buzullarının donduğu alanları da yakalar. Uyuşmazlık alanlarında model çok ısıtılmış olabilir, bathimetri güvenilir olmayabilir ya da gözlemler büyük hatalardan etkilenmiş olabilir; model/gözlem farkına dair bilgiler, sonuçların iyileştirilmesi gereken alanları belirlemeye ve uyuşmazlığın olası nedenlerini ortaya çıkarmaya yarar.

Pan-Antarktika okyanus modellemesi çabaları ve model çıktılarının değerlendirilmesi, daha gerçekçi okyanus çözümlerine giden bir yol açacaktır. Burada, taban erime oranlarını değerlendirmek için bir çerçeve oluşturuyor ve SOhi’nin ile buna benzer modellerin sürmekte olan güncellemeleri için bir temel sağlıyoruz.

5 Sonuçlar

Bu çalışmada, Okyanuslarüstü Okyanusun yüksek çözünürlüklü modeliyle hesaplanan buz raftı taban erime oranlarını uydudan elde edilen tahminlerle karşılaştırıyoruz. Genel olarak model, buz raftı erime oranlarını abartarak öngörse de, erimin mekânsal desenini yakalıyor; bu da grounding çizgileri ve buz cephine yakın daha yüksek erime ile buz raftının donduğu alanları içeriyor. Günümüzde, okyanus modelinden Antarktika çevresinde gerçekçi erime oranları elde etmek zor; bunun nedeni banyometrik gözlemlerdeki sınırlamalar, okyanus modelinin gerçekçi sıcaklık/tuzluluk elde etmek için uygun parametreleştirilmesi, özellikle termoklinin derinliği, karasal shelf ve boşluklarda yeterli düzeyde mekânsal çözünürlük, buz-okyanus etkileşimlerini kontrol eden fiziksel süreçlerin doğru şekilde temsil edilmesi ve uydudan elde edilen tahminlerin doğuştan gelen sınırlamalarıdır. Yine de, burada sunulan okyanus modellerini değerlendirmeye yönelik çerçeveler, topluluğa yapilan ilerlemeler ve daha detaylı gözlem ve araştırmaya ihtiyaç duyulan alanlar konusunda bilgi verecektir.

Açıklamalar

Veri erişilebilirliği açıklaması

SOhi taban erime oranları Dryad üzerinde https://doi.org/10.5061/dryad.931zcrk32 adresinden erişilebilir. SOhi giriş ve namelist dosyaları https://sose.ucsd.edu/SO24/RUN_BATHY2/INPUTS/ adresinde mevcuttur. Uydudan elde edilen taban erime oranları Rignot ve ark. (2013) ile Adusumilli ve ark. (2020) aracılığıyla sağlanabilir. Verilerin işlenmesinde ve şekillerin oluşturulmasında kullanılan kodlar Zenodo üzerinde https://doi.org/10.5281/zenodo.22727547 adresinde arşivlenmiştir.

Fonlama

Yazar(lar), bu çalışma ve/veya yayını için finansal destek alındığını bildirmiştir. Bu çalışma, Ulusal Havacılık ve Uzay İdaresi (NASA) Modelleme, Analiz ve Öngörü (MAP) Programı altında 80NSSC20K1076 numaralı ödül kapsamında California Üniversitesi Irvine ve San Diego kampüslerinde ve Caltech’in İtki Laboratuvarında gerçekleştirilmiştir. MRM, ayrıca NASA’nın 80NSSC22K0387 numaralı ödülü ve NSF’in OCE‐1924388, OPP‐1936222 ve OPP‐2319829 numaralı ödülleri için teşekkürlerini sunar.

Çıkar çatışması

Yazar(lar), bu çalışmanın, olası bir çıkar çatışması olarak değerlendirilebilecek herhangi bir ticari veya finansal ilişki olmadan yürütüldüğünü beyan etmektedir.

Üretken yapay zeka bildirimi

Yazar(lar), bu metnin hazırlanmasında üretken yapay zeka kullanılmadığını beyan etmektedir.

Bu makalede figürlerle birlikte sağlanan alternatif metinler (alt text), yapay zekânın desteğiyle Frontiers tarafından oluşturulmuş olup, mümkün olduğunca yazarların gözden geçirmesini de içeren makul çabalarla doğruluğunun sağlanması için gerekli özen gösterilmiştir. Herhangi bir sorunu tespit etmeniz halinde lütfen bizimle iletişime geçin.

Yayıncı notu

Bu makalede ifade edilen tüm iddialar yalnızca yazarların görüşlerini yansıtır ve bağlı oldukları kuruluşların, yayıncının, editörlerin veya hakemlerin görüşlerini mutlaka yansıtmaz. Bu makalede değerlendirilebilecek herhangi bir ürün veya üreticisinin yapabileceği herhangi bir iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.

Ekleme materiali

Bu makalenin Ekleme Materiali’ne çevrimiçi olarak şu adresten ulaşılabilir: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2026.1996088/full#supplementary-material

• Acton C. H. (1996). Ancillary data services of NASA’s navigation and ancillary information facility. Planet. Space Sci. 44, 65–70. doi: 10.1016/0032-0633(95)00107-7

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Adusumilli S., Fricker H. A., Medley B., Padman L., Siegfried M. R. (2020). Interannual variations in meltwater input to the southern ocean from antarctic ice shelves. Nat. Geosci. 13, 616–620. doi: 10.1038/s41561-020-0616-z

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Charrassin R, Millan R, Rignot E, Scheinert M. (2025).
  Antarktika kıta sahanlığı ve buzul mağaralarının derinlik haritalaması: döngüsel yerçekimi anomalileri ve diğer verilerden. Sci. Rep.15, 1214. doi: 10.1038/s41598-024-81599-1

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Chartrand A, Howat I M. (2023).
  Antarktika buzullarında eş zamanlı hava tabanlı altimetri ve buz kalınlığı ölçümlerinin karşılaştırılması. J. Glaciol.69, 1663–1676. doi: 10.1017/jog.2023.49

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Dinh A, Rignot E, Mazloff M, Fenty I. (2024a).
  Batı Antarktika’daki Pine Island, Thwaites, Smith ve Kohler buzullarının dip noktalarına okyanus ısısı taşınmasının modellenmesi. Geophys. Res. Lett.51, e2024GL110078. doi: 10.1029/2024GL110078

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Dinh A, Rignot E, Mazloff M, Fenty I. (2024b).
  Antarktika buzul kütlesinin çevresinde yüksek çözünürlüklü güney okyanusu (SOhi) modellemesi. Geophys. Res. Lett.51, e2023GL106377. doi: 10.1029/2023GL106377

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Dinh A H. (2025). Güney okyanusunun yüksek çözünürlüklü modelinden Antarktika buzullarının okyanus kaynaklı erimesi: içgörüleri (
  University of California, Irvine).

  • Google Scholar
  • View reference in article

• Dorschel B, Hehemann L, Viquerat S, Warnke F, Dreutter S, Tenberge Y S et al. (2022).
  Güney okyanusunun uluslararası derinlik haritası sürüm 2. Sci. Data9, 275. doi: 10.1038/s41597-022-01366-7

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar

• Dutrieux P, Rydt J, Jenkins A, Holland P R, Ha H K, Lee S H ve ark. (2014).
  Pine Island buzul kayasının erimesinin iklimsal değişkene gösterdiği güçlü duyarlılık. Science343, 174–178. doi: 10.1126/science.1244341

  • Pubmed Özeti
  • CrossRef
  • Google Scholar

• Forget G. (2010).
  Dinamik bir çerçevede okyanus gözlemlerinin haritalanması: 2004–06 okyanus atlası. J. Phys. Oceanogr.40, 1201–1221. doi: 10.1175/2009JPO4043.1

  • CrossRef
  • Google Scholar

• Fukumori I, Wang O, Fenty I, Forget G, Heimbach P, ECCO Konsorsiyumu (2021).
  ECCO merkez üretim küresel okyanus ve deniz buzu durum tahmini, sürüm 4, yayın 4’ün özeti. doi: 10.5281/zenodo.4533349

  • CrossRef
  • Google Scholar

• Galton-Fenzi B K, Porter-Smith R, Cook S, Cougnon E, Gwyther D E, Huneke W G C ve ark. (2025).
  Antarktika buzul kayalarının taban kütlesel bütünü ve okyanus sürücülerinin çok modellerle tahmini. Cryosphere19, 6507–6525. doi: 10.5194/tc-19-6507-2025

  • CrossRef
  • Google Scholar

• GEBCO Batometrik Derleme Grubu 2020 (2020).
  GEBCO_2020 Izgarası – küresel okyanuslar ve karaların sürekli arazi modeli.

  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• Gwyther D E, Dow C F, Jendersie S, Gourmelen N, Galton-Fenzi B K. (2023).
  Buzul altı tatlı su drenajı, simüle edilen Totten buzul kayasının taban erimesini artırıyor. Geophys. Res. Lett.50, e2023GL103765. doi: 10.1029/2023gl103765

  • Pubmed Özeti
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• Gwyther D E, Kusahara K, Asay-Davis X S, Dinniman M S, Galton-Fenzi B K. (2020).
  Dişil işlemler ve çözünürlük buzul kayasının taban erimesini etkiliyor: Çok modellerli bir çalışma. Ocean Modell.147, 101569. doi: 10.1016/j.ocemod.2020.101569

  • Pubmed Özeti
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı görüntüle

• Hamlington B. D., Bellas-Manley A., Willis J. K., Fournier S., Vinogradova N., Nerem R. S. ve ark. (2024). Küresel deniz seviyesi yükselmesinin hızı son üç on yılda ikiye katlandı. Commun. Earth Environ. 5, 601. doi: 10.1038/s43247-024-01761-5

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S., Horányi A., Muñoz-Sabater J. ve ark. (2020). ERA5 küresel yeniden analiz. Q. J. R. Meteorol. 146, 1999–2049. doi: 10.1002/qj.3803

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Holland D. M., Jenkins A. (1999). Bir buzul platformunun tabanındaki termodik buz-deniz etkileşimlerinin modellenmesi. J. Phys. Oceanogr. 29, 1787–1800. doi: 10.1175/1520-0485(1999)029<1787:MTIOIA>2.0.CO;2

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• IPCC (2023). İklim Değişikliği 2021 – Fiziksel Bilgi Temeli: IPCC Altıncı Değerlendirme Raporu için Çalışma Grubu I Katkısı. 1. Baskı (Cambridge University Press). doi: 10.1017/9781009157896

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Jiskoot H. (2011). “Buzulların dinamiği,” Snow, Ice and Glaciers Ansiklopedisi içinde. Düzenleyenler Singh V. P., Singh P., Haritashya U. K. (Springer Netherlands, Dordrecht), 245–256. doi: 10.1007/978-90-481-2642-2_127

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Lanham J., Mazloff M., Naveira Garabato A. C., Siegert M., Mashayek A. (2025). Antarktik buzul platformlarına doğru sıcak Döner Derin Su girişinin mevsimsel rejimleri. Commun. Earth Environ. 6, 168. doi: 10.1038/s43247-025-02091-w

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Liu C, Wang Z, Liang X, Li X, Li X, Cheng C ve ark. (2022).
  Kıta sahanlığı eğiminde soğuk derin suların taşıması: topoğrafyanın rolü, doğu Antarktika. J. Phys. Oceanogr.52, 1295–1314. doi: 10.1175/jpo-d-22-0023.1

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Kaynağa makale içinde bakın

• Marshall J, Adcroft A, Hill C, Perelman L, Heisey C. (1997).
  Deniz çalışmalarında paralel bilgisayarlarda kullanılan hacim-saklayan, sıkışmaz Navier-Stokes modeli. J. Geophysical Research: Oceans102, 5753–5766. doi: 10.1029/96JC02775

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Kaynağa makale içinde bakın

• Mazloff M R, Heimbach P, Wunsch C. (2010).
  Girdap izini bırakan Okyanus Devleti Tahmini. J. Phys. Oceanogr.40, 880–899. doi: 10.1175/2009jpo4236.1

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Kaynağa makale içinde bakın

• Mengel M, Nauels A, Rogelj J, Schleussner C.-F. (2018).
  Paris Anlaşması altında temin edilen deniz seviyesi yükselmesi ve gecikilen azaltma eyleminin mirası. Nat. Commun.9, 601. doi: 10.1038/s41467-018-02985-8

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Kaynağa makale içinde bakın

• Morlighem M. (2019).
  MEaSUREs bedMachine Antarktika, sürüm 1.

  • Google Scholar
  • Kaynağa makale içinde bakın

• Morlighem M, Rignot E, Binder T, Blankenship D, Drews R, Eagles G ve ark. (2020).
  Antarktika buz tabakasının kenarlarının altında ortaya çıkan derin glasyal vadiler ve dengeleyici sırtlar. Nat. Geosci.13, 132–137. doi: 10.1038/s41561-019-0510-8

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Kaynağa makale içinde bakın

• Nakayama Y, Cai C, Seroussi H. (2021).
  Buz altı tatlı su deşarjının Pine Island buzulunun etkisi. Geophys. Res. Lett.48, e2021GL093923. doi: 10.1029/2021gl093923

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Kaynağa makale içinde bakın

• Poinelli, M., Siegelman, L., Nakayama, Y., Rignot, E., Seroussi, H., Fenty, I. ve ark. (2025). Batı Antarktika’sı Amundsen Körfezi’nde küçük ölçekli, yüksek frekanslı buz ve okyanus süreçleri. J. Adv. Model. Earth Syst. 17, e2025MS005098. doi: 10.1029/2025MS005098

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Kaynak makalede görüntülenir

• Richter, O., Gwyther, D. E., Galton-Fenzi, B. K., Naughten, K. A. (2022a). Tüm Antarktika okyanus modeli (WAOM v1.0): Gelişimi ve değerlendirme. Geosci. Model. Dev. 15, 617–647. doi: 10.5194/gmd-15-617-2022

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Kaynak makalede görüntülenir

• Richter, O., Gwyther, D. E., King, M. A., Galton-Fenzi, B. K. (2022b). Denizellerin Antarktika buzul kayaları erimesine etkisi. Cryosphere. 16, 1409–1429. doi: 10.5194/tc-16-1409-2022

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Kaynak makalede görüntülenir

• Rignot, E., Jacobs, S., Mouginot, J., Scheuchl, B. (2013). Antarktika etrafında buzul kayaları erimesi. Science. 341, 266–270. doi: 10.1126/science.1235798

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Kaynak makalede görüntülenir

• Rignot, E., Mouginot, J., Scheuchl, B., Broeke, M. ve Wessem, M. J., Morlighem, M. (2019). 1979–2017 yılları arasında Antarktika buz tabakasının kütle dengesi üzerine dört dekad. Proc. Natl. Acad. Sci. 116, 1095–1103. doi: 10.1073/pnas.1812883116

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar

• Rintoul, S. R., Van Wijk, E. M., Herraiz-Borreguero, L., Rosevear, M. G. (2025). Denman ve Shackleton buzul kayalarının altındaki sirkülasyon ve okyanus-buzul kayası etkileşimi. Sci. Adv. 11, eadx1024. doi: 10.1126/sciadv.adx1024

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Kaynak makalede görüntülenir

• Rosevear, M., Galton-Fenzi, B. ve Stevens, C. (2022). Doğu Antarktika’daki Amery Buzülü’nden elde edilen yerinde okyanus ve erime gözlemleri kullanılarak taban erimesi parametreleştirmelerinin değerlendirilmesi. Ocean Sci. 18, 1109–1130. doi: 10.5194/os-18-1109-2022

  • CrossRef
  • Google Scholar

• Scheinert, M., Zingerle, P., Schaller, T. ve Pail, R. (2024). Antarktika yerçekimi anomalisi ve yükseklik anomalisi gridleri (AntGG2021). 24 veri noktası. doi: 10.1594/PANGAEA.971238

  • CrossRef
  • Google Scholar

• Shean, D. E., Joughin, I. R., Dutrieux, P., Smith, B. E. ve Berthier, E. (2019). Pine Island buzulundan, Antarktika, yüksek çözünürlüklü dijital yükseklik modeli (DEM) kaydıdan taban erimesi hızları. Cryosphere 13, 2633–2656. doi: 10.5194/tc-13-2633-2019

  • CrossRef
  • Google Scholar

• Slater, T., Lawrence, I. R., Otosaka, I. N., Shepherd, A., Gourmelen, N., Jakob, L. ve ark. (2021). Makale özeti: Dünyanın buz dengesizliği. Cryosphere 15, 233–246. doi: 10.5194/tc-15-233-2021

  • CrossRef
  • Google Scholar

• St-Laurent, P., Klinck, J. M. ve Dinniman, M. S. (2013). Sıcak damar derin okyanus sularının Antarktika kayalıklarındaki dolaşımında kıyı çukurlarının rolü. J. Phys. Oceanogr. 43, 51–64. doi: 10.1175/JPO-D-11-0237.1

  • CrossRef
  • Google Scholar

• Tollefson, J. (2025). Dünya ilk kez 1,5 °C iklim sınırını aşıyor: Bu ne anlama geliyor? Nature 637, 769–770. doi: 10.1038/d41586-025-00010-9

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar

• Van Wijk, E. M., Rintoul, S. R., Wallace, L. O., Ribeiro, N. ve Herraiz-Borreguero, L. (2022). Denman buzulunun okyanus ısı akısı açısından hassaslığı: Profilleme maynuz gözlemleriyle ortaya çıkarıldı. Geophys. Res. Lett. 49, e2022GL100460. doi: 10.1029/2022GL100460

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar

• Velicogna I, Sutterley T. C., van den Broeke M. R. (2014).
  Regional acceleration in ice mass loss from Greenland and Antarctica using GRACE time-variable gravity data. Geophys. Res. Lett. 41, 8130–8137. doi: 10.1002/2014gl061052

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar

• Wåhlin A, Graham A, Hogan K, Queste B, Boehme L, Larter R. et al. (2021).
  Pathways and modification of warm water flowing beneath thwaites ice shelf, west antarctica. Sci. Adv. 7, eabd7254. doi: 10.1126/sciadv.abd7254

  • CrossRef
  • Google Scholar

Özet

Anhtar kelimeler

Antarktika, buz raftları, okyanus dolaşımı, uzaktan algılama, deniz seviyesi yükselmesi, Güney Okyanusu

Başvuru

Dinh A, Rignot E, Mazloff M ve Fenty I (2026) Evaluating ice shelf basal melt rates in the Southern Ocean high-resolution model against satellite remote sensing. Front. Mar. Sci. 13:1996088. doi: 10.3389/fmars.2026.1996088

Alındı

11 Eylül 2026

Güncellendi

11 Ekim 2026

Kabul edildi

12 Ekim 2026

Yayınlandı

06 Kasım 2026

13 – 2026

Francisco Machín, University of Las Palmas de Gran Canaria, İspanya

Qin Zhou, Akvaplan niva AS, Norveç

Chengyan Liu, Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai), Çin

© 2026 Dinh, Rignot, Mazloff ve Fenty.

Bu, Creative Commons Atıf Lisansı (CC BY) koşulları altında dağıtılan açık erişimli bir makaledir. Orijinal yazar(lar)ın ve telif hakkı sahibinin(lerin) kabul edilen akademik uygulama doğrultusunda kendilerine atıf yapılması ve bu dergideki orijinal yayının gösterilmesi şartıyla, diğer forumlarda kullanım, dağıtım veya çoğaltma izinlidir. Bu koşullara uymayan hiçbir kullanım, dağıtım veya çoğaltma izinlidir.

İletişim: Andy Dinh, andy.dinh@uci.edu

Bu makalede ifade edilen tüm görüşler yalnızca yazarlara aittir ve bağlı oldukları kuruluşların, yayıncının, editörlerin veya hakemlerin görüşlerini zorunlu olarak yansıtmaz. Bu makalede değerlendirilebilecek herhangi bir ürün veya üreticisinin yapabileceği herhangi bir iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.