Modelling the Effects of Climate Change and Disturbance on Permafrost Stability in Northern Organic Soils
Notice bibliographique
Résumé
Boreal and arctic regions are predicted to warm faster and more strongly than temperate latitudes. Peatlands in these regions contain large stocks of soil carbon in frozen soil and these may effect a strong positive feedback on climate change. We modelled the predicted effects of climate change and wildfire on permafrost in organic soils using a peatland-specific soil thermal model to simulate soil temperatures. We evaluated the model at a lowland black spruce site in Alaska and a sedge-dominated Canadian arctic fen. We estimated the response of soil temperatures and the active layer thickness (AcLTh) under several climate change scenarios. With surface soil temperatures increased by 4.4 °C−5.4 °C, soil temperatures at 100 cm depth increased by 3.6 °C−4.3 °C, the AcLTh increased by 12−30 cm, the zone of partially thawed soil increased, and the number of thaw days increased by 17−26 %. Wildfire caused AcLTh to increase by 26−48 % in the year following fire; AcLTh differences in 2091−2100 were significant (8 cm) at one site. By 2100, climate change effects on AcLTh were larger than wildfire effects suggesting that persistent temperature increases will have a more substantial effect on permafrost than the transient effects of disturbance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».