Geophysical imaging and thermal modeling of subsurface morphology and thaw evolution of discontinuous permafrost
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite our current understanding of permafrost thaw in subarctic regions in response to rising air temperatures, little is known about the subsurface geometry and distribution of discontinuous permafrost bodies in peat‐covered, wetland‐dominated terrains and their responses to rising temperature. Using electrical resistivity tomography, ground‐penetrating radar profiling, and thermal‐conduction modeling, we show how the land cover distributions influence thawing of discontinuous permafrost at a study site in the Northwest Territories, Canada. Permafrost bodies in this region occur under forested peat plateaus and have thicknesses of 5–13 m. Our geophysical data reveal different stages of thaw resulting from disturbances within the active layer: from widening and deepening of differential thaw features under small frost‐table depressions to complete thaw of permafrost under an isolated bog. By using two‐dimensional geometric constraints derived from our geophysics profiles and meteorological data, we model seasonal and interannual changes to permafrost distribution in response to contemporary climatic conditions and changes in land cover. Modeling results show that in this environment (1) differences in land cover have a strong influence on subsurface thermal gradients such that lateral thaw dominates over vertical thaw and (2) in accordance with field observations, thaw‐induced subsidence and flooding at the lateral margins of peat plateaus represents a positive feedback that leads to enhanced warming along the margins of peat plateaus and subsequent lateral heat conduction. Based on our analysis, we suggest that subsurface energy transfer processes (and feedbacks) at scales of 1–100 m have a strong influence on overall permafrost degradation rates at much larger scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».