The Importance of Natural Variability in Lake Areas on the Detection of Permafrost Degradation: A Case Study in the Yukon Flats, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
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 km2 study area within the Yukon Flats, Alaska. Total lake areas ranged from 179 km2 (22 August 1999) to 326 km2 (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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».