Zooming out: from local snapshots to a pan-arctic inventory of Arctic ponds and lakes
Notice bibliographique
Résumé
The millions of ponds and small lakes in Arctic lowlands have been identified as biogeochemical hotspots with high process rates regarding the turnover of energy and carbon. The rapidly warming Arctic climate does affect the surface inundation due to changes in the water balance and/or permafrost degradation which directly alters the exchange of energy and carbon between the surface and the atmosphere. However, these water bodies with surface areas smaller than 1 km² are not captured on a global scale due to the low resolution of global maps. High-resolution imagery allows to map ponds and small lakes but provides only limited coverage. This study aims to identify landscape-specific parameters which allow to upscale high-resolution but local water body size distributions to the pan-arctic scale. \nWater bodies are mapped from aerial, TerraSAR-X and Kompsat-2 imagery with resolutions of 4 m and better in 9 major Arctic landscapes in Russia (Lena River Delta, Yamal Peninsula, Indigirka Lowlands), Canada (Canadian High Arctic, Mackenzie River Delta, Yellowknife) and Alaska (Barrow Peninsula, Yukon Delta, Seward Peninsula). Water body size distributions are parameterized via their mean, standard deviation and skewness. We assess (i) similarities between the high-resolution distributions and existing regional and global water body databases, as well as (ii) the variability of water body size distributions within and between regions, and (iii) relate regional differences to hydrological, geomorphological and permafrost processes. \nPonds make more than 95% of the total number of water bodies in all landscapes except the Mackenzie Delta, where they contribute only about 75%. Within-landscape variability is low in all study areas which allows the estimation of regional distributions. The statistical properties of these regional distributions can be used to incorporate ponds and small lakes into larger-scale climate and ecosystem models. This study provides a pan-arctic estimate of small ponds and lakes which represents a baseline against which to evaluate climate-induced changes in the distributions of Arctic water bodies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».