ग्रीनलैंड के 79N ग्लेशियर पर 1995 में पहली बार देखे गए एक पिघले पानी की झील, अल्फ्रेड वेगेनर इंस्टीट्यूट, हेल्महोल्ट्ज़ सेंटर फॉर पोलर एंड मरीन रिसर्च के शोधकर्ताओं के अनुसार, दरारों और ऊर्ध्वाधर बर्फ शाफ्ट के माध्यम से अचानक, नाटकीय रूप से बह रही है। हाल के वर्षों में इन जल निकासी घटनाओं में तेजी आई है, जिससे असामान्य त्रिकोणीय फ्रैक्चर पैटर्न बन रहे हैं और कुछ ही घंटों में ग्लेशियर का आधार पानी से भर रहा है।

वैज्ञानिकों ने देखा कि बहता हुआ पानी कुछ मामलों में ग्लेशियर को ऊपर भी उठा रहा है, जिससे नीचे से छाले जैसा प्रभाव पैदा हो रहा है। झील का निर्माण स्वयं एक अपेक्षाकृत हालिया घटना है, क्योंकि अवलोकन संबंधी रिकॉर्ड 1995 से पहले 79N ग्लेशियर के इस क्षेत्र में ऐसी झीलों के पहले अस्तित्व का कोई संकेत नहीं देते हैं।

तेजी से जल निकासी दरारों और ऊर्ध्वाधर शाफ्ट के माध्यम से हो रही है जिन्हें मौलिन के रूप में जाना जाता है। जैसे ही पिघला हुआ पानी इन नलिकाओं से होकर गुजरता है, यह ग्लेशियर के आधार तक पहुँचता है, बर्फ और आधारशिला के बीच के इंटरफेस को चिकनाई देता है। यह चिकनाई समुद्र की ओर ग्लेशियर के प्रवाह को तेज कर सकती है, जिससे समुद्र के स्तर में वृद्धि हो सकती है। देखे गए त्रिकोणीय फ्रैक्चर पैटर्न आसपास की बर्फ पर बहते पानी द्वारा डाले गए अत्यधिक दबाव का परिणाम हैं।

इस त्वरित जल निकासी के निहितार्थ 79N ग्लेशियर की भविष्य की स्थिरता को समझने के लिए महत्वपूर्ण हैं, जो ग्रीनलैंड के सबसे बड़े शेष बर्फ के शेल्फ में से एक है। शोधकर्ता अब सवाल कर रहे हैं कि क्या ग्लेशियर कभी पिघलने और फिर से जमने की अपनी पिछली मौसमी लय में वापस आ सकता है। इन जल निकासी घटनाओं की बढ़ती आवृत्ति और तीव्रता एक नई, कम स्थिर स्थिति की ओर संभावित बदलाव का सुझाव देती है।

अल्फ्रेड वेगेनर इंस्टीट्यूट उपग्रह इमेजरी, ड्रोन सर्वेक्षण और ऑन-साइट माप के संयोजन का उपयोग करके 79N ग्लेशियर की निगरानी जारी रखने की योजना बना रहा है। वैज्ञानिकों को उम्मीद है कि वे अधिक परिष्कृत मॉडल विकसित करेंगे जो ग्लेशियर के भविष्य के व्यवहार और समुद्र के स्तर में वृद्धि में इसके योगदान की भविष्यवाणी कर सकते हैं। ये मॉडल बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने और उन पैटर्न की पहचान करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को शामिल कर सकते हैं जो पारंपरिक तरीकों से आसानी से स्पष्ट नहीं होते हैं। AI एल्गोरिदम को बर्फ की मोटाई, सतह की ऊंचाई और पिघले पानी के जल निकासी पैटर्न में सूक्ष्म परिवर्तनों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिससे संभावित अस्थिरता की शुरुआती चेतावनी मिल सकती है।