A new approach to mapping permafrost and change incorporating uncertainties in ground conditions and climate projections
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Spatially detailed information on permafrost distribution and change with climate is important for land use planning, infrastructure development, and environmental assessments. However, the required soil and surficial geology maps in the North are coarse, and projected climate scenarios vary widely. Considering these uncertainties, we propose a new approach to mapping permafrost distribution and change by integrating remote sensing data, field measurements, and a process-based model. Land cover types from satellite imagery are used to capture the general land conditions and to improve the resolution of existing permafrost maps. For each land cover type, field observations are used to estimate the probabilities of different ground conditions. A process-based model is used to quantify the evolution of permafrost for each ground condition under three representative climate scenarios (low, medium, and high warming). From the model results, the probability of permafrost occurrence and the most likely permafrost conditions are determined. We apply this approach at 20 m resolution to a large area in Northwest Territories, Canada. Mapped permafrost conditions are in agreement with field observations and other studies. The data requirements, model robustness, and computation time are reasonable, and this approach may serve as a practical means to mapping permafrost and changes at high resolution in other regions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».