El glaciar más alto del Monte Everest es un centinela para acelerar la pérdida de hielo

Apr 15, 2023

npj Clima y ciencia atmosférica volumen 5, Número de artículo: 7 (2022) Citar este artículo

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Los sistemas de glaciares de montaña están disminuyendo en volumen en todo el mundo, pero se sabe relativamente poco sobre sus tramos superiores (>5000 m). Aquí mostramos, basándonos en el núcleo de hielo más alto del mundo y en las estaciones meteorológicas automáticas más altas, el papel significativo y cada vez mayor que tienen el derretimiento y la sublimación en la pérdida de masa incluso del glaciar más alto del monte Everest (Glaciar South Col, 8020 m). Las tasas de adelgazamiento contemporáneas estimadas que se acercan a ~2 m a−1 equivalente de agua (we) indican que se pueden perder varias décadas de acumulación anualmente ahora que el hielo del glaciar ha quedado expuesto. Estos resultados identifican una sensibilidad extrema al tipo de superficie del glaciar para las masas de hielo del Himalaya a gran altitud y advierten sobre impactos que emergen rápidamente a medida que el glaciar más alto del Monte Everest parece destinado a una rápida retirada.

El retroceso mundial de los glaciares de montaña en las últimas décadas está bien documentado1 y la pérdida resultante de la capacidad de almacenamiento de agua para la agricultura, la energía hidroeléctrica y el consumo humano y de los ecosistemas tiene un impacto significativo en los 250 millones de personas que viven cerca de los glaciares de montaña2. Además, más de 1600 millones de personas reciben agua de las regiones montañosas y el 50 % de los centros de biodiversidad de la Tierra se encuentran en las regiones montañosas2. Sin embargo, los tramos superiores (>5000 msnm) de los paisajes montañosos han recibido relativamente poca atención científica, lo que ha dejado lagunas en el conocimiento sobre los impulsores clave que influyen en la circulación atmosférica, los cambios en la extensión de la nieve y el hielo a lo largo del tiempo y la verificación del modelo climático que, en conjunto, disminuirán la incertidumbre en las proyecciones de cambio climático necesarias para planificar un futuro sostenible3. Dentro del Hindu Kush Himalaya (HKH) se encuentran las montañas más altas de la Tierra, incluido el monte Everest más importante (Sagarmatha, Qomolangma, 8848,86 m). A pesar de su estatus icónico y de haber sido escalado más de 7000 veces, el monte Everest sigue siendo poco conocido en sus puntos más altos en términos de tiempo, clima y salud de los glaciares. Para llenar algunos de estos vacíos de conocimiento, National Geographic y la Expedición Perpetual Planet Everest de Rolex montaron en abril/mayo de 2019 la investigación científica más completa del lado nepalí del Monte Everest hasta el momento, incluidos estudios de biología, geología, glaciología, meteorología y mapeo4. Esta expedición dio como resultado (Fig. 1): el núcleo de hielo más alto del mundo, recuperado del glaciar más alto del Monte Everest (27,977211, 86,929861; 8020 m, South Col Glacier (SCG), temperatura media anual del aire 1991–2020 = −22,6 °C ); y las dos estaciones meteorológicas automáticas (AWS) más altas del mundo ubicadas a lo largo de la ruta de escalada sur del Monte Everest a 7945 m en South Col y 8430 m en el Balcón5. A continuación, investigamos el momento y la causa de la importante pérdida de masa de SCG documentada durante nuestra investigación y las implicaciones para los sistemas de glaciares de alta montaña.

Núcleo de hielo del glaciar South Col (8220 m) (flecha roja) y ubicaciones del Balcón AWS (8430 m) (flecha amarilla) con el campamento South Col en primer plano, mirando hacia el norte. El South Col AWS está a 500 m al sur del campamento (fuera de esta imagen). Imagen de Mariusz Potocki.

Las morrenas que rodean a SCG dan fe de la mayor extensión del glaciar en el pasado (Fig. 1 complementaria) que se supone que marca su posición en la Pequeña Edad de Hielo (1300 a finales de 18006). Excepto por la nieve estacional y una capa perenne de nieve/abeto en los flancos del monte Everest, que forman los tramos superiores de este glaciar orientado al sur, la superficie de SCG es principalmente hielo expuesto. Las restricciones logísticas (oxígeno y clima) restringieron el tiempo disponible para perforar y empaquetar el núcleo de hielo a dos horas, lo que resultó en una recuperación de hielo desde la superficie hasta 10 m de profundidad (densidad promedio ~0.89 gm/cm3) de lo que se estima que es su actual ~ 30–50 m de espesor. La datación por micro-radiocarbono7 basada en aerosol de los 10-69 cm superiores del núcleo de hielo SCG revela una edad de 1966 ± 179 años. Identificación de capas anuales en el núcleo de hielo SCG, utilizando muestreo8,9 de ultra alta resolución (153 μ) de magnesio (máximos de invierno/primavera), como se demostró previamente para el núcleo de hielo del glaciar East Rongbuk10 (ERG; 6518 m, ~5 km al norte de SCG), revela un espesor de capa anual neto de ~ 27 mm we a−1 para el núcleo de hielo SCG (Fig. 2 complementaria). Si asumimos que esto es representativo de los últimos 2000 años, multiplicando por la edad cercana a la superficie, se obtiene un adelgazamiento neto estimado de SCG de ~55 m. La datación contada de la capa anual del núcleo de hielo ERG revela una edad de hace ~500 años a ~80 m we depth11 y un modelo de profundidad estimada de hace ~2000 años a 108 m, lo que sugiere ~50% menos de espesor de hielo para la misma edad en SCG. Además, la precipitación moderna estimada para SCG (sección Métodos) es ~50% de los ~480 mm que a−1 derivamos para la precipitación moderna ERG11. Si bien no se puede determinar una pérdida definitiva del espesor del hielo, sugerimos que, en comparación con el núcleo de hielo ERG, nuestra estimación de adelgazamiento del hielo SCG es razonable.

Para determinar el momento de la pérdida de hielo en SCG, nos remitimos a registros escritos, fotogrametría, registros meteorológicos y de núcleos de hielo, y reanálisis climático para la región. Una síntesis de registros escritos y fotográficos de los estados de retroceso/avance de 112 glaciares del Himalaya que abarcan el período 1812-1965 demuestra que parte de la recesión de los glaciares comenzó ya en 1860, pero con una considerable variabilidad temporal y espacial12. Síntesis más recientes sugieren que la pérdida de masa glaciar ha sido la tendencia general desde la década de 1950 con la mayor tasa de pérdida de área glaciar desde ~200013. Para el lado sur del monte Everest, las imágenes fotogramétricas y satelitales combinadas revelan un adelgazamiento de más de 100 m hasta 5700 m desde 1962, con una tasa casi duplicada desde 200914. Los datos del nuevo análisis climático muestran que las alturas del nivel de congelación de junio/septiembre aumentan ~7 m por año desde 200515 y un AWS operado en mayo/julio de 2005 cerca del sitio del núcleo de hielo ERG revela el aumento del efecto de ablación de la cubierta de nubes16. Los núcleos de hielo recogidos en 1980 muestran los efectos del derretimiento a 6100 y 6400 m en el glaciar Khumbu17. El contenido de aire utilizado como indicador de la temperatura de verano medida en el núcleo de hielo ERG indica que los últimos ~100 años han sido los más cálidos de los últimos 2000 años18.

Si bien SCG se encuentra a una elevación significativamente más alta que los sitios señalados anteriormente, sugerimos que su adelgazamiento (~55 m we) probablemente sigue la trayectoria general de pérdida de masa de hielo en la región comenzando a mediados del siglo XIX, aumentando a partir de la década de 1950, y más marcado desde ~2000. El quinto reanálisis global importante recientemente ampliado del Centro Europeo para Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo (ERA5) que se remonta a 195019 sugiere un calentamiento a gran escala de la temperatura anual de la superficie sobre Asia a partir de fines de la década de 1990 (Figura complementaria 3) con la mayoría calentamiento significativo sobre la meseta tibetana y la vertiente norte del Himalaya para el período 2001–2020 menos 1979–2000 acercándose a ~2 °C en invierno y un aumento menor en verano (Fig. 2). El nuevo análisis de ERA5 centrado en el monte Everest revela una clara demarcación del calentamiento por debajo de 150 hPa a fines de la década de 1950 con el calentamiento más intenso a partir de fines de la década de 1990 (Fig. 3 y Fig. 4 complementaria).

Mapas anuales de anomalías de temperatura de 2 metros para diciembre-febrero (DJF) y julio-agosto (JJA). Los valores de anomalía son para el período 2001-2020 menos la climatología de 1951-2000. La ubicación del monte Everest está encerrada en un círculo y etiquetada como "EV". Datos del reanálisis ERA-5 (ERA5)19 del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo (ECMWF). Mapas generados usando Climate Reanalyzer33.

Perfiles de tiempo/altura sobre el monte Everest para temperatura (2 m). La línea discontinua indica el nivel aproximado de la cumbre del monte Everest. Las anomalías anuales son relativas a la climatología de 1951-2000. Datos del reanálisis ERA-5 (ERA5)19 del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo (ECMWF). La línea discontinua indica el nivel aproximado de la cumbre del monte Everest. Las anomalías anuales son relativas a la climatología de 1951-2000. La Figura 4 complementaria revela la similitud en los resultados entre ECMWF ERA-5 y NOAA Twentieth Century Reanalysis Version 3, lo que demuestra que la inclusión de datos satelitales en el reanálisis de ERA 5 no afecta la interpretación desarrollada en este documento. Generado utilizando Climate Reanalyzer33.

Para explorar si las tendencias meteorológicas recientes se pueden reconciliar con la pérdida de hielo de SCG, realizamos experimentos utilizando el modelo COSIPY (modelo combinado de energía superficial de hielo y manto de nieve y balance MAss)20 aplicado a datos ERA5 reducidos (Fig. 4; sección de Métodos). Primero, evaluamos hasta qué punto los cambios en el clima (Fig. 5 complementaria; temperatura del aire, humedad relativa, velocidad del viento y precipitación, radiación de onda corta y larga) explican la pérdida de masa del glaciar. Lo hacemos simulando los flujos de energía y masa para una capa de nieve prescrita (1950-2019; sección de métodos), que se supone que está en balance de masa superficial (SMB) durante la primera década del experimento (1950-1959). Durante este período de equilibrio, encontramos que la sublimación es, con mucho, el principal proceso de pérdida de masa (pérdida media = 77 mm we a−1), más de 35 veces la fusión superficial (mínima) (2 mm we a−1), en acuerdo con simulaciones de balance de energía de glaciares de latitud baja y altitud relativamente alta en otros lugares21,22. No encontramos una tendencia significativa en las nevadas durante todo el período de simulación (1950–2019), pero sí hacia arriba en la sublimación de 0,22 [intervalo de confianza del 95 %: 0,10–0,38] mm we a−2. Si bien el derretimiento de la superficie sigue siendo insignificante a lo largo de la simulación de nieve, exhibe una tendencia ascendente significativa de 0,04 [0,01–0,07] mm we a−2, y se combina con el aumento en la sublimación para generar una disminución significativa en el SMB de −0,33 [ −0,51 a −0,14] mm we a−2 (Fig. 6 complementaria). Tanto las líneas de evidencia físicas como empíricas (Métodos: sublimación y sensibilidad del derretimiento al forzamiento climático) identifican que el aumento de la temperatura del aire juega un papel clave en la explicación de la tendencia a la sublimación. A medida que la superficie se calienta, la presión de vapor de saturación crece a la tasa de Clausius Clapeyron, generando un gradiente de humedad cada vez mayor desde la superficie hacia la atmósfera para una humedad relativa fija. En el SCG, la disminución de la humedad relativa amplifica aún más este gradiente, y los vientos más fuertes también ayudan a aumentar la sublimación al mejorar el intercambio de calor turbulento. Este experimento demuestra que incluso si la capa de nieve de SCG estaba en SMB a mediados del siglo XX, el cambio climático probablemente provocó una reducción considerable desde entonces, con un SMB acumulado de -1530 mm a finales de 2019.

Medias anuales de las variables meteorológicas reducidas a SCG. Consulte la sección Métodos para obtener detalles sobre la reducción de escala. Panel a: Ta es la temperatura del aire (Ta), el panel b es la humedad relativa (γ), el panel c es la velocidad del viento (U), el panel d es la precipitación (PPT), el panel e es la radiación incidente de onda corta (SW) y el panel f es radiación incidente de onda larga (LW).

Un segundo experimento de COSIPY implicó correr sin capa de nieve inicial, lo que permitió estimar la tasa potencial de pérdida de masa una vez que el hielo queda expuesto en SCG. Los resultados indican una SMB media de 1950 a 2019 de −1929 mm we a−1, con una tendencia a la baja significativa de −3,7 [−5,9 a −1,5] mm we a−2. La ablación anual media (la suma de la sublimación y el derretimiento) es más de 20 veces mayor en la simulación de hielo (1964 mm we a−1) en comparación con la simulación de nieve (96 mm we a−1), debido a que la sublimación aumenta en un factor de 4,9 (de 93 a 456 mm we a−1) y se cruza el inicio de un derretimiento generalizado como punto de inflexión, pasando de cantidades insignificantes cuando el SCG estaba cubierto de nieve (3,3 mm we a−1) a una generación significativa de agua de deshielo para el hielo superficie (1508 mm we a−1). Una vez que la capa de nieve es reemplazada por hielo que refleja menos de la mitad de la insolación, la superficie del SCG se eleva con más frecuencia a 0 °C. Después de calentarse hasta el punto de fusión, las ganancias de energía adicionales del calentamiento solar se pierden con menos facilidad en los flujos turbulentos y de onda larga (que de otro modo se amplificarían a medida que la superficie del glaciar se calienta en relación con la atmósfera). Por lo tanto, la energía debe disiparse mediante el derretimiento una vez que la superficie del glaciar alcanza los 0 °C, al igual que el vertedero que desvía la escorrentía una vez que se ha llenado un embalse (Figura complementaria 10). Los altos recibos de insolación en el Collado Sur5 ayudan a explicar esta aguda sensibilidad del balance de energía de la superficie a la reflectividad de la superficie, en consonancia con otros glaciares de baja latitud a elevaciones relativamente altas23,24,25.

Los experimentos de COSIPY, por lo tanto, describen un mecanismo plausible para la pérdida de masa dramática en SCG. En primer lugar, una vez que el hielo del glaciar queda expuesto regularmente, los resultados sugieren que el adelgazamiento de ~55 m we podría ocurrir en ~25 años, más de 80 veces más rápido que los ~2000 años que tomó formar el hielo ahora expuesto en la superficie de SCG. En segundo lugar, la simulación de nieve del COSIPY indica que la transición de una superficie permanente de nieve/nieve a una cubierta mayoritaria de hielo podría haber sido provocada por el cambio climático desde 1950, y la sublimación aumentada por el aumento de la temperatura del aire desempeña un papel fundamental. Aunque se desconoce la masa total de nieve perdida en el SCG y sería sensible a la aparición de balances de masa negativos (que podrían ser anteriores a 1950)12, y las propiedades físicas de la capa de nieve (p. ej., su temperatura y capacidad para volver a congelarse de agua de deshielo)20, el adelgazamiento modelado proporciona un mecanismo plausible para exponer el hielo del glaciar. También observamos que, si bien la magnitud de la pérdida de nieve es sensible a la incertidumbre de los parámetros en nuestras simulaciones, la interpretación del adelgazamiento no lo es (Información complementaria). De manera similar, aunque se desconoce la capacidad de ERA5 para capturar la variabilidad climática histórica para el alto Himalaya, el calentamiento de la troposfera superior es una característica sólida y generalizada del cambio climático antropogénico26 y las consideraciones físicas del balance de energía superficial identifican que la sublimación mejorada debería seguir de esto. calefacción (sección Métodos). Por lo tanto, destacamos que la creciente ablación de la capa de nieve identificada aquí es, en ausencia de otros cambios en la meteorología, la respuesta esperada al forzamiento de gases de efecto invernadero. El balance de masa superficial en las simulaciones de hielo también se ve afectado por la incertidumbre de los parámetros, pero nuestra interpretación de la pérdida rápida (al menos 1200 mm we a−1) es sólida en todos los escenarios considerados.

Más allá de ilustrar que el cambio climático puede haber provocado una pérdida de masa dramática en SCG en las últimas décadas, nuestras simulaciones también destacan mecanismos que pueden tener un significado mucho más amplio para el retroceso de los glaciares en el Himalaya. Primero, encontramos que la insolación extrema de la región significa que la ablación puede acelerarse en un factor de más de 20 a medida que la capa de nieve da paso al hielo de los glaciares. Esto es particularmente crítico para glaciares como SCG que tienen tasas de acumulación de nieve relativamente pequeñas. En segundo lugar, las tendencias climáticas han llevado a un adelgazamiento de la capa de nieve a gran altitud impulsado principalmente por la sublimación desde 1950, lo que hace que tales transiciones sean más probables. Este mecanismo es importante porque nuestros resultados indican que, si bien el aumento de la temperatura del aire hizo más para mejorar la sublimación, la disminución de la humedad relativa y el fortalecimiento de los vientos también jugaron un papel, lo que debería haber actuado para suprimir el derretimiento (sección Métodos). Este comportamiento contrastante subraya la deficiencia teórica de los modelos empíricos de ablación de glaciares ampliamente utilizados27 y destaca la necesidad de diferenciar entre estos procesos al proyectar el futuro balance de masa de los glaciares. Esto último es esencial para anticipar el tipo de pérdida de masa altamente no lineal identificado aquí. Al identificar la sublimación como un control importante en el balance de masa, nuestros resultados se suman al consenso sobre la alta sensibilidad de las masas de hielo de latitudes bajas a la variabilidad de la humedad28. También notamos que la aceleración de los vientos de la atmósfera superior que informamos puede haber mejorado la ablación de nieve en el SCG al aumentar la deflación física, un proceso que no se consideró en nuestras simulaciones, pero que también es capaz de desencadenar una pérdida rápida de glaciares si conduce a una exposición al hielo más frecuente. .

El calentamiento también cambiará la experiencia asociada con los ascensos al monte Everest, ya que la pérdida de la capa de nieve y hielo en las alturas sigue adelgazando y dejando al descubierto el lecho rocoso; el aire cálido y espeso aumenta la disponibilidad de oxígeno29; el movimiento de bloques de hielo en la cascada de hielo de Khumbu y las avalanchas se vuelven aún más dinámicos; y el derretimiento de los glaciares desestabiliza el campamento base de Khumbu, que es el hogar de ~ 1000 escaladores y equipos de logística durante la temporada de escalada.

Todas las predicciones climáticas para el Himalaya sugieren un calentamiento continuo y una pérdida continua de masa glaciar13. Encontramos que la transición de la cubierta de nieve al hielo expuesto puede cambiar el estado del glaciar de uno de equilibrio a uno de pérdida de masa extremadamente rápida. A una tasa de adelgazamiento estimada cercana a los 2000 mm a−1, incluso los glaciares como el SCG que están por encima de los 8000 m pueden desaparecer a mediados de siglo. Nuestro estudio apunta al equilibrio crítico que brindan las superficies cubiertas de nieve y el potencial de pérdida en los sistemas de glaciares de alta montaña a medida que la cubierta de nieve se agota por los cambios en la sublimación y el derretimiento de la superficie impulsado por las tendencias climáticas. El glaciar más alto del Everest ha servido como centinela para este delicado equilibrio y ha demostrado que incluso el techo de la Tierra se ve afectado por el calentamiento de origen antropogénico.

Reconstruimos la meteorología en el Collado Sur usando observaciones de la estación meteorológica automática (AWS) allí (a 7945 m snm)5 para reducir el reanálisis de ERA5 a través de una combinación parsimoniosa de corrección de sesgo y aprendizaje automático. La evaluación inicial indica fuertes correlaciones entre los datos de nivel de presión ERA5 por hora interpolados bilinealmente a South Col y las temperaturas del aire (r = 0,98), la velocidad del viento (r = 0,94) y la humedad relativa (r = 0,80) observados por AWS. Por lo tanto, aplicamos una corrección de mapeo de cuantiles empírica simple29 para eliminar el sesgo sistemático de estas variables.

La radiación incidente de onda corta (SW) y onda larga (LW) no está disponible en los niveles de presión ERA5, por lo que los reconstruimos reduciendo la transmisividad (τ) y la emisividad (α) de la atmósfera, definidas:

Donde Ψ es la parte superior teórica de la radiación solar atmosférica, σ es la constante de Stefan Boltzmann (5,67 × 10−8 W m−2 K−4) y Ta es la temperatura del aire a 2 m (Kelvin). Los valores observados para τ y α se evalúan usando mediciones AWS de radiación incidente y temperatura del aire (usando cálculos de geometría solar para calcular Ψ). Luego entrenamos un modelo Random Forest (con 100 árboles y un tamaño de hoja mínimo de tres) usando Python's Scikit Learn (versión 0.20.1), modelando τ y α como una función de los predictores ERA5 en la Tabla de Métodos 1. SW y LW podrían luego se calcula a partir de:

Donde T es la estimación de los datos ERA5 corregidos por sesgo.

Calibramos la corrección de sesgo y los modelos de RF utilizando entre 5012 (velocidad del viento) y 12 810 (temperatura del aire) horas superpuestas de observaciones de AWS y datos de ERA5 (mayo de 2019 a diciembre de 2020). Evaluamos el rendimiento utilizando una validación cruzada quíntuple, con resultados que indican una concordancia muy fuerte entre la meteorología observada y la reducida: las correlaciones de Pearson por hora varían de 0,83 (humedad relativa) a 0,98 (temperatura del aire), lo que se traduce respectivamente en errores cuadráticos medios entre ~ 31 y 8% de las medias observadas (Fig. 7 complementaria). Tampoco detectamos signos de una dependencia estacional en el rendimiento de la corrección de sesgo y los modelos de RF (Fig. 8 complementaria). Los datos resultantes de ERA5 reducidos proporcionan una serie anual completa de valores por hora para 1950-2019.

Estimamos la precipitación en el Collado Sur también usando ERA5. Primero, interpolamos linealmente los datos de reanálisis a la ubicación del Phortse AWS5 y luego calculamos la proporción de la precipitación total observada (Po) y la precipitación ERA5 (PE) durante el período superpuesto (abril de 2019-noviembre de 2020). Luego multiplicamos toda la precipitación de reanálisis por este escalar para producir una serie de precipitación corregida (PE') para Phortse 1950–2019:

Para extrapolar al Collado Sur, asumimos que la precipitación decae exponencialmente con el aumento de la elevación30. Sin embargo, volvemos a calibrar la regresión utilizando las AWS de Phortse y Basecamp porque estos nuevos sitios tienen medidores de precipitación de pesaje protegidos por escudos alter dobles5 y, por lo tanto, son menos propensos a errores de captura insuficiente (Figura complementaria 9). Tenga en cuenta que, como se describe a continuación, la estimación de la precipitación se ajusta a un flujo "efectivo" antes de usarse para simular cambios en el balance de masa del glaciar.

Usamos la precipitación, junto con otras variables meteorológicas reducidas, para forzar el modelo COSIPY20 a resolución horaria para 1950–2019. En primer lugar, calculamos la precipitación efectiva (que implícitamente incluye los efectos netos de las avalanchas y el transporte por el viento, además de corregir cualquier sesgo sistemático en el método de extrapolación/reducción de escala descrito anteriormente) necesaria para que el glaciar esté en equilibrio durante el período 1950– 1959, iterando hasta que el balance de masa superficial sea cero. Esto se logra cuando la precipitación se reduce en un 65%. Luego ejecutamos dos simulaciones con COSIPY. La primera (denominada simulación de "nieve") asume una capa de nieve inicial que es arbitrariamente profunda (20 m) para garantizar que permanezca presente durante toda la simulación (70 años). Establecemos la densidad superficial inicial de la capa de nieve en 350 kg m−3, la densidad del fondo en 800 kg m−3 y la interpolamos linealmente. La segunda simulación (en adelante, la simulación de "hielo") utiliza la misma precipitación efectiva pero no asume ninguna capa de nieve inicial. Sin embargo, la nieve puede acumularse libremente en el modelo en respuesta al forzamiento meteorológico. Los algoritmos y los valores de los parámetros utilizados en nuestra aplicación de COSIPY se describen en la Tabla de métodos 2.

La tasa de fusión superficial depende del balance de energía superficial (SEB):

donde Q denota el flujo de energía (W m−2) y los subíndices h, l, lw, sw, g y r se refieren a los flujos de calor sensibles, latentes, radiativos netos de onda larga, radiativos netos de onda corta, suelo y precipitación, respectivamente. Los flujos se definen como positivos cuando se dirigen hacia la superficie. La energía consumida en la fusión (Qm) también se define como positiva, lo que significa que la tasa de fusión (M; mm we s−1 o kg s−1) se puede calcular:

en la que H(Q,Ts) es una función de Heaviside que devuelve el valor uno a menos que la suma de los seis primeros términos de la ecuación. (6) (Qm = ∑Qi, con i indexando los términos Qh a Qr) es positivo y la temperatura de la superficie también está en el punto de fusión; de lo contrario, devuelve cero. El derretimiento total durante un período de ∆t segundos puede expresarse entonces:

donde P es la fracción de ∆t durante la cual ocurrieron las condiciones de fusión, y la barra superior para el componente de energía Qi indica el valor medio calculado durante las condiciones de fusión. En términos de componentes de energía Eq. (8) es el principal impulsor de la amplificación en los totales de fusión entre las simulaciones COSIPY de nieve y hielo, aumentando en un factor de 4,4; los sumideros de energía (suma de los términos restantes) se amplifican por un factor de 3.6 (Métodos Fig. 3). La amplificación resultante en la tasa de fusión media \(\left( {\acute{A} = \frac{{\left( {{\sum} {\overline {Q_i} } } \right)_{{{{\mathrm{ hielo}}}}}}}{{\left( {{\sum} {\overline {Q_i} } } \right)_{{{{\mathrm{nieve}}}}}}}} \right)\ ), sin embargo, es casi un factor de 500. Para comprender este resultado, tenga en cuenta que el aumento proporcional en la velocidad de fusión se puede escribir:

donde \(\overline {Q_{{{{\mathrm{sw}}}}}}\) y \(\overline {Q_{{{{\mathrm{sumideros}}}}}}\) son la energía media ganancias y pérdidas, respectivamente, durante las condiciones de derretimiento en la simulación de nieve, y k y j son los aumentos proporcionales en estos términos al pasar a una superficie de hielo (4.3 y 3.6, respectivamente). Críticamente, la Ec. (9) revela que \(\acute{A}\) es inversamente proporcional a la tasa de derretimiento de referencia en la simulación de nieve \(\left( {\overline {Q_{{{{\mathrm{sw}}}}}} - \overline {Q_{{{{\mathrm{sumideros}}}}}} } \right)\). La tasa de derretimiento muy baja en el escenario de nieve (3,3 mm we a−1), por lo tanto, actúa para amplificar el numerador de en Eq. (9).

La sublimación total (S, mm we o kg) se puede escribir:

donde ρ es la densidad del aire (kg m−3), U es la velocidad del viento (ms−1), Ce es el coeficiente de intercambio turbulento para la humedad (adimensional), ε es la relación de las constantes de gas para el vapor de agua y el aire (0,622 ), Pa es la presión del aire (Pa) y Υ es la humedad relativa (fracción). La presión de vapor de saturación para la superficie (es) y la atmósfera cercana a la superficie (ea) son funciones de la superficie (Ts) y la temperatura del aire (Ta), respectivamente. Si asumimos que Ts = Ta (que es una simplificación razonable en el Collado Sur donde la temperatura del aire no supera los 0 °C), y usamos la ecuación de Clausius Clapeyron:

donde e0 es la presión de vapor de saturación en el punto de fusión, L es el calor latente de sublimación (2,83 × 106 J kg−1) y Rv es la constante de gas para aire húmedo (461 J K−1); ecuación (10) se convierte en:

que se pueden diferenciar con respecto a U, Ta y Υ para explorar la sensibilidad de la sublimación a los cambios en estos parámetros meteorológicos. A su vez, la contribución de las tendencias temporales \(\left( {\frac{{{\mathrm{d}}x}}{{{\mathrm{d}}t}}} \right)\) en estas variables a la sublimación de la tendencia se puede evaluar mediante la regla de la cadena:

Con:

Para evaluar la Ec. (13) calculamos las derivadas (Ecs. (14)–(16)) usando la meteorología media en el Collado Sur durante la reconstrucción de ERA5 (1950–2019), y ∆t al número de segundos en 1 año (3.2 × 107 s). Prescribimos el coeficiente de intercambio turbulento (Ce) usando la salida de la simulación de nieve COSIPY, dividiendo la sublimación simulada por \(\rho \;U(e_{{{\mathrm{s}}}} - e_{{{\mathrm {a}}}}\Upsilon )\frac{\varepsilon }{{P_{{{\mathrm{a}}}}}}\Delta t\) (ver Ec. (12)).

Insertando estos valores en las Ecs. (14) (16) da como resultado:

Luego estimamos las derivadas de tiempo para la ecuación. (13) utilizando la estimación de la pendiente de Theil-Sen, obteniéndose:

La suma de estos términos indica una tendencia teórica \(\left( {\frac{{{\mathrm{d}}S}}{{{\mathrm{d}}t}}} \right)\) de 0,27 mm −2, en acuerdo razonablemente cercano con los 0,22 mm we a−2 derivados de la simulación de nieve del COSIPY y reportados en el texto principal. Este análisis teórico también indica que el 82 % de la tendencia se puede atribuir al aumento de la temperatura del aire (41 %) y a la disminución de la humedad relativa (41 %), y el fortalecimiento de los vientos explica el 18 % restante.

Un método alternativo (empírico) para estimar la sensibilidad de la sublimación en la simulación de nieve del COSIPY es utilizar la regresión lineal múltiple:

Donde los coeficientes de pendiente (βx) son aproximaciones lineales de las derivadas, relacionando los cambios en la media anual de las variables meteorológicas con la sublimación total anual. Realizar la regresión (Fig. 11 complementaria) respalda la interpretación del análisis teórico anterior, atribuyendo el 49, 26 y 25 % del aumento de la sublimación a las tendencias en la temperatura del aire, la humedad relativa y la velocidad del viento, respectivamente.

En el texto principal, destacamos que las tasas de sublimación y fusión pueden diferir en su respuesta al forzamiento climático. Para respaldar esta afirmación, repetimos la evaluación de sensibilidad anterior, evaluando las derivadas de la tasa de fusión con respecto a la temperatura del aire, la velocidad del viento y la humedad relativa.

Simplificamos el análisis asumiendo que la proporción de tiempo que la superficie se está derritiendo (P) es constante (ver Ec. (8)). Aunque físicamente incompleto, notamos que no hay una tendencia temporal en P para la simulación de nieve del COSIPY (p > 0.05 según la estimación de pendiente de Seil-Then). Con esta simplificación, la sensibilidad de la tasa de fusión a los cambios en el componente meteorológico x se puede escribir:

La velocidad del viento, la temperatura del aire y la humedad relativa aparecen en las expresiones de los flujos de calor sensible, latente y de onda larga (Qh, Ql y Qlw, respectivamente):

En el que hemos supuesto condiciones de fusión (Ts = 273,15, e0 = 611,3 Pa; Lv es el calor latente de vaporización [2,5 × 105 J kg−1], y la radiación térmica de onda larga emitida por la superficie de la nieve es 312,5 W m−2 ); cp es el contenido de calor específico del aire (1004.7 J kg−1 K−1). Se ha concluido31 que el flujo incidente de onda larga Qlw↓ en el Himalaya puede estimarse a partir de Υ y Ta:

donde los términos cx son coeficientes determinados empíricamente, cuyo valor depende de la nubosidad. Optimizando esta expresión para South Col AWS, encontramos c1 = −17 (−168) W m−2, c2 = 0.73 (2.12) W m−2 %−1 y c3 = 0.57 (0.84) (sin dimensiones) para claro ( nublado).

La derivada de estos flujos con respecto a la temperatura del aire es entonces:

Note que todos los términos en las Ecs. (23)–(25) son positivos y describen la base física de por qué las tasas de fusión deberían aumentar con el aumento de la temperatura del aire32.

La derivada de estos flujos con respecto a la humedad relativa es:

Como todos los términos son positivos en las Ecs. (26) y (27), los aumentos en la humedad relativa también provocan aumentos en la velocidad de fusión.

Las derivadas de los flujos de calor sensible y latente con respecto a la velocidad del viento son entonces:

Debido a que Ta siempre es menor que 273,15 K durante los eventos de derretimiento en el Collado Sur en la simulación de nieve del COSIPY (Fig. 12 complementaria), \(e_0\;e^{\frac{L}{{R_{{{\mathrm{v }}}}}}\left( { - \frac{1}{{T_{{{\mathrm{a}}}}}} + \frac{1}{{273.15}}} \right)}\) debe ser menor que 611.3 Pa. Por lo tanto, los últimos términos en las Ecs. (28) y (29) son negativos, por lo que los aumentos en la velocidad del viento actúan para reducir la velocidad de fusión.

Entonces, en resumen, la teoría indica que el aumento de la temperatura del aire debería acelerar tanto la velocidad de sublimación como la de fusión (ecuaciones (15) y (24)). Sin embargo, los aumentos en la velocidad del viento y la humedad relativa tendrán efectos opuestos. Debido a la persistencia de temperaturas heladas del aire durante los eventos de derretimiento de la superficie, los vientos más rápidos actúan para mejorar la sublimación (Ec. (14)) pero reducen el derretimiento (Ecs. (28) y (29)), mientras que el aumento de la humedad relativa amplifica el derretimiento (Ecs. (26) y (27)), pero amortigua la sublimación (ecuación (16)).

Los datos meteorológicos reducidos y las simulaciones del COSIPY están disponibles a los autores correspondientes previa solicitud razonable.

El modelo COSIPY es de código abierto y el código está disponible: https://github.com/cryotools/cosipy.

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Descargar referencias

El presente estudio se realizó en colaboración con la National Geographic Society, Rolex y la Universidad de Tribhuvan. Xtreme Climbers Treks and Expedition P. Ltd., Jiban Ghimire y Shangri-La Nepal Trek Pvt. Limitado. El equipo sherpa de gran altitud incluía: Panuru Sherpa (Sirdar), Phu Tashi Sherpa, Pemba Sherpa, Urken Lendu Sherpa, Ila Nuru Sherpa, Fura Chetten Sherpa, Lakpa Gyaljen Sherpa, Pasang Sona Sherpa, Pasang Kami Sherpa, Nima Rita Sherpa, Tenzing El sherpa de Gyanjen, el sherpa de Nawang, el sherpa de Gyanjo y el sherpa de Gyaljen Dorji. También se agradece a Dawa Yangzum Sherpa, Amrit Ale, Mark Fisher, Dirk Collins y Eric Daft por ayudar a garantizar una escalada exitosa y segura realizada con buen humor. Muchas gracias a Sandra Elvin, Pete Athans, Aurora Elmore, Tyler Dinley y muchos otros de las empresas de personal de narración y logística de National Geographic en el valle de Khumbu. El análisis de radiocarbono fue realizado por Ling Fang del Instituto Paul Scherrer en el Laboratorio para el Análisis de Radiocarbono de la Universidad de Berna AMS, Suiza. Los archivos de datos de reanálisis19 de ERA-5 están disponibles gratuitamente en el Almacén de datos climáticos del Servicio de Cambio Climático de Copernicus (https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/home). El muestreo láser continuo de ultra alta resolución se llevó a cabo utilizando el sistema de espectrómetro de masas de plasma acoplado inductivamente por ablación láser WM Keck Laser Ice Facility (LA-ICP-MS) del Instituto de Cambio Climático. Agradecemos a los revisores de este documento por sus valiosas sugerencias. Este artículo está dedicado a Urken Lendu Sherpa, miembro de nuestro equipo Summit, quien murió escalando en

Instituto de Cambio Climático, Universidad de Maine, Orono, ME, EE. UU.

Mariusz Potocki, Paul Andrew Mayewski, Elena Korotkikh, Heather Clifford y Sean Birkel

Departamento de Geografía y Medio Ambiente, Universidad de Loughborough, Loughborough, Reino Unido

tom matthews

Departamento de Geografía y Planificación, Universidad Estatal de los Apalaches, Boone, NC, EE. UU.

l panadero perry

Laboratorio de Química Ambiental, Paul Scherrer Institut, Villigen, Suiza

Margit Schwikowski

Sociedad Geográfica Nacional, 1145 17th St., Washington, DC, EE. UU.

Alejandro M. Tait

Laboratorio Estatal Clave de Ciencias Crioesféricas, Instituto del Noroeste de Medio Ambiente y Recursos Ecológicos, Academia de Ciencias de China (CAS), Lanzhou, China

Shichang Kang

Universidad de CAS, Pekín, China

Shichang Kang

Centro Internacional para el Desarrollo Integrado de las Montañas, Katmandú, Nepal

Tenzing Chogyal Sherpa, Praveen Kumar Singh e Inka Koch

Centro de Excelencia en Mitigación y Gestión de Desastres, Instituto Indio de Tecnología Roorkee, Roorkee, Uttarakhand, India

Praveen Kumar Singh

Departamento de Geociencias, Universidad de Tübingen, Tübingen, Alemania

cocinero inca

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PAM, MP, TM y LBP concibieron la investigación y diseñaron el estudio; PAM fue líder de la expedición al Everest y líder científico; MP recuperó el núcleo de hielo; LBP y TM instalaron las estaciones meteorológicas automáticas; TM, PKS, TCS e IK realizaron el modelo de balance de energía; MS proporcionó la datación por radiocarbono; EK realizó análisis láser y HC y MP prepararon muestras; MP, PAM, TM y LBP escribieron el manuscrito con contribuciones de todos los coautores.

Correspondencia a Mariusz Potocki, Paul Andrew Mayewski o Tom Matthews.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Potocki, M., Mayewski, PA, Matthews, T. et al. El glaciar más alto del Monte Everest es un centinela para acelerar la pérdida de hielo. npj Clima Atmos Sci 5, 7 (2022). https://doi.org/10.1038/s41612-022-00230-0

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Recibido: 01 junio 2021

Aceptado: 12 de enero de 2022

Publicado: 03 febrero 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41612-022-00230-0

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