Modeling Ice Patch Location via GIS Analysis of Topography - Short Paper
Notice bibliographique
Résumé
In high altitude and high latitude regions of North America, researchers have documented ancient organic cultural remains emerging from patches of permanent ice and snow known as ice patches (Dixon, et al. 2005; Hare, et al. 2004; Lee, et al. 2006; Vanderhoek, et al. 2007). Collections of rare and well-preserved organic artifacts from these vanishing archaeological contexts provide new insights about the interactions between hunter-gatherers and mountainous environments. Ongoing ice patch research in central Alaska and the Canadian Yukon has demonstrated that ice patches tend to be located on north-facing slopes and high elevation flats above such slopes. In Alaska, ice patches occur at different elevations in different parts of the state, and many exhibit dramatic ablation in response to climate change. Their formation and survival is dependent on a number of interactive variables including precipitation, slope, aspect, elevation, albedo, basal topographic characteristics, prevailing winter wind direction, and snow catchment area . Methods for ice patch discovery include fixed wing aerial survey, analysis of satellite imagery and other remote sensing data, and helicopter-supported pedestrian survey of potential ice patches. Although aerial survey and remote sensing analyses can reduce the potential survey universe, it is necessary to conduct pedestrian survey in order to determine whether culturally modified objects are exposed at the surface of an ice patch. Because helicopter time is extremely expensive and survey areas may encompass hundreds of square miles of mountainous terrain, it is imperative to accurately select areas with the highest potential for ice patch preservation. This research develops a predictive model for ice patch location using slope, aspect, elevation, and solar radiation values derived from a 23m ASTER digital elevation model (DEM). Topographic parameters for five Alaskan ice patches were used to create bounding values for environmental contexts that can support permanent ice. The model was applied to unsurveyed areas of Katmai National Park and focused the survey area on 1,083 km 2 , or 6.5% of the Park’s 16,563 km 2 area. Ground-truthing in 2011 (a low-melt summer) confirmed the presence of permanent ice in these areas, but failed to locate ancient cultural remains. Dixon, E. J., W. F. Manley and C. M. Lee 2005 The emerging archaeology of glaciers and ice patches: Examples from Alaska's Wrangell-St. Elias National Park and preserve. American Antiquity 70(1):129-143. Hare, P. G., S. Greer, R. Gotthardt, R. Farnell, V. Bowyer, C. Schweger and D. Strand 2004 Ethnographic and archaeological investigations of alpine ice patches in southwest Yukon, Canada. Arctic 57(3):260-272. Lee, C. M., J. B. Benedict and J. B. Lee 2006 Ice Patches and Remnant Glaciers: Paleontological Discoveries and Archaeological Possibilities in the Colorado High Country. Southwestern Lore 72(1):26-43. Vanderhoek, R., R. M. Tedor and C. E. Holmes 2007 Cultural Materials Recovered From Ice Patches In The Denali Highway Region, Central Alaska, 2003-2005. Alaska Journal of Anthropology 5(2):185 - 200.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».