Thaw lake expansion in a two‐dimensional coupled model of heat transfer, thaw subsidence, and mass movement
Notice bibliographique
Résumé
Thaw lakes, widespread in permafrost lowlands, expand their basins by conduction of heat from warm lake water into adjacent permafrost, subsidence of icy permafrost on thawing, and movement of thawed sediment from lake margins into basins by diffusive and advective mass wasting. We describe a cross‐sectional numerical model with thermal processes and mass wasting. To test the model and provide an initial investigation of its utility, the model is driven using historical daily temperatures and permafrost conditions for the northern Seward Peninsula, Alaska (NSP; thick syngenetic ice, mean annual air temperature (MAAT) −6°C) and Yukon coastal plain (YCP; thin epigenetic ice, MAAT −10°C). In the model, lakes develop dynamic equilibrium profiles that are independent of initial morphology. These profiles migrate outward episodically and match the morphology of profiles from lakes that were measured at each site. Modeled NSP lakes expand more rapidly than YCP lakes (0.26 versus 0.10 m a −1 ) under respective modern climates. When identical climates are imposed, NSP lakes still grow more rapidly because their deeper basins and steeper bathymetric slopes move thawed insulating sediment away from the lake margin. In sensitivity tests, an increase of 3°C in MAAT causes 2.5× (NSP) and 1.6× (YCP) faster expansion of lakes. An 8°C decrease essentially halts expansion for both sites, consistent with paleostudies which attribute basins to postglacial warming. In the model, basins expand monotonically but lakes do not. The 1 σ interannual variability of lake expansion is 0.51 (NSP) and 0.44 m a −1 (YCP), with single year rates of up to ±8 m occurring because of instabilities from thermal/mass movement coupling even under a stationary climate. This variability is likely a minimum estimate, compared to natural variability, and suggests that long measurement time series, of basins not lake surfaces, would best detect thermokarst acceleration resulting from a climate change.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».