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Enregistrement W2143012228 · doi:10.1002/ppp.1783

The Importance of Natural Variability in Lake Areas on the Detection of Permafrost Degradation: A Case Study in the Yukon Flats, Alaska

2013· article· en· W2143012228 sur OpenAlexaboutno aff
Min Chen, J. C. Rowland, Cathy J. Wilson, G. Altmann, Steven P. Brumby

Notice bibliographique

RevuePermafrost and Periglacial Processes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchNatural Resources Conservation ServiceU.S. Fish and Wildlife ServiceDirectorate for Biological SciencesU.S. Department of Energy
Mots-clésPermafrostPhysical geographyHydrology (agriculture)PrecipitationSpatial variabilityStructural basinPeriod (music)Natural (archaeology)GeologyWater balanceClimatic variabilityEnvironmental scienceClimate changeOceanographyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Long‐term lake area change has previously been measured to detect the temporal rate and spatial extent of permafrost degradation. However, the natural intra‐ and interannual variability of lake areas has not been considered explicitly and quantitatively, which can substantially interfere with the detection of long‐term lake area change associated with permafrost degradation. In order to better understand the natural background variability of lake areas, we used Landsat 7 images obtained on 11 dates from 1999 to 2002 to quantify the intra‐ and interannual lake area variability for a 4224 km 2 study area within the Yukon Flats, Alaska. Total lake areas ranged from 179 km 2 (22 August 1999) to 326 km 2 (6 June 2000). Even within a single year (year 2000), the total lake area decreased by 42 per cent from 6 June to 16 August, well exceeding the previously reported trends for long‐term decrease (14% and 18%) for the Yukon Flats. Both intra‐ and interannual area variability in August and September were smaller than in June and July, suggesting that images from later in summer are more reliable for detecting long‐term change in lake area. Variability of no‐closure lakes was twice that of closed‐basin lakes. Intra‐annual area changes in closed‐basin lakes can be explained by the intra‐annual water balance, defined as cumulative precipitation minus evaporation between two consecutive dates within the same year. For a given period, the total lake area was correlated more strongly with the water balance since the preceding October than with the water balance in the preceding 12 months. Spatial heterogeneity in the intra‐annual area change of individual lakes was observed, which might be caused by different topographical, geological and permafrost characteristics around and beneath the lakes. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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