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Enregistrement W1024239577

Estimating ground ice volumes in tundra polygon networks

2005· article· en· W1024239577 sur OpenAlexaboutno aff
T. Haltigin, Hugues Lantuit

Notice bibliographique

RevueHelmholtz-Zentrum für Polar-und Meeresforschung (Alfred-Wegener-Institut) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTundraPermafrostArcticSea iceGlobal warmingArctic ice packEnvironmental scienceGeologyArctic vegetationClimate changeClimatologyPhysical geographyGeographyOceanography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As outlined in the previous IAF congress in Vancouver, global warming is a majorand growing concern in Arctic regions. Climatic changes in the polar regions of earth are believed to be at least twice as dramatic as in others. A wide international and interconnected approach to the investigation of its impacts is needed. Remote sensing of Arctic regions is unique as it can be used to provide periodic, reliable and precise datasets of any given region. Field research, on the other hand iscrippled by the remoteness, the cost, and the short time frame generally involved. While a considerable amount of research has been conducted on sea ice, sea surface temperatures, and sea currents, few studies have been focusing on the impacts of climate change on theland, and in particular on the permafrost that underlies the entire Arctic. This critical issue has to be addressed rapidly since it directly affects the Inuit communities, the flora, and the fauna of the Arctic.One singular component of the Arctic regions is the presence of tundra polygons, also termed patterned ground. Tundra polygons are linked to the thermal contraction ofthe ground at very low temperatures. They can be found on Earth and on Mars and are observable over large areas, delineating fractal-like networks on the ground. They are characterized by the presence of large quantities of ice at their edges. The imminenceof considerable warming of air temperatures in the Arctic will undoubtedly lead to the melting of most ice, subsequently inducing a lowering of the ground over thousands ofsquare kilometres. No method presently exists to automatically delineate these networks of polygons, and thereafter to quantify the volumes of ice. In this study we present the first attempt to quantify the volumes associated with the thermal contraction fractures and subsequently the volumes of ice present in the ground using high resolution imagery. We investigated several terrains in the western and high Canadian arctic and validated this method with intensive field campaigns. Geophysical methods including ground penetrating radar and capacitive-coupled resistivity were used to provide and in situ mapping of the subsurface, yielding the necessary calibration datasets.Ikonos 1 m imagery for several locations of the Arctic was used to process the algorithm developed at McGill University (Canada) and at the Alfred Wegener Institute (Germany) by the authors. A set of directional edge-enhancement filter combined with radiometric enhancements was applied to the images and yielded remarkably sharp and clear images of the polygonal networks. In addition, geophysical yield data proved to corroborate the patterns extracted by the algorithm. Further processing allowed us to make a first assessment of the volumes of ice associated with the polygons and subsequently of the potential settlement of the ground.The method could be extended to the study of mars polygons (MOC imagery) andsimilarly produced sharp images with clearly defined delineations of the network. This method emphasizes the crucial role played by satellite imagery in the study of climate change environmental impacts in remote Arctic regions. Current innovations including the launch of new high resolution sensors and constellations of such sensors will allow periodic and intensive studies of remote and inaccessible locations. In addition,this technique, by its universal component, can serve current reassessments of potential permafrost hazards in remote Arctic regions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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