Role of rainwater induced subsurface flow in water-level dynamics and thermoerosion of shallow thermokarst ponds on the Northeastern Qinghai–Tibet Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Understanding hydrological and thermal regimes of thermokarst lakes is of great importance for predicting their responses to climate change. However, mechanism of water-level dynamics and associated thermal effects on thermoerosion of thermokarst lakes are still not well understood on the Qinghai–Tibet Plateau (QTP). In this study, we investigate two typical shallow thermokarst ponds (namely small lakes) in a warm permafrost region with thick active layer on the northeastern QTP through quantifying water budget. Results demonstrate that, rainfall induced subsurface lateral flow dominates pond water-level regime. Annual variation of pond water-level relies on areal water budget of surrounding active layer, particularly the high variable of precipitation. Besides, it is worth noting the extraordinary warming during the late ice-cover period, because marked air gap between upper ice-cover and underlying water, led by the upward thawing of thick ice-cover, might result in greenhouse-like condition due to the unique weather that strong solar radiation and little snowpack. This hydrological mechanism also exerts evident impacts on thermal regime and thermoerosion of the shallow thermokarst ponds, and they are closely related to retreat of thermokarst pondshore and underlying permafrost degradation. These findings imply a localized model addressing the unique hydrological and thermal regimes of thermokarst lakes would be essential to study the evolution of these shallow rainwater dominated thermokarst ponds on the QTP.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».