Response of changes in seasonal soil freeze/thaw state to climate change from 1950 to 2010 across china
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variations in seasonal soil freeze/thaw state are important indicators of climate change and influence ground temperature, hydrological processes, surface energy, and the moisture balance. Previous studies mainly focused on the active layer and permafrost, while seasonally frozen ground research in nonpermafrost regions has received less attention. In this study, we investigate the response of changes in seasonal soil freeze/thaw state to changes in air temperatures by combining observations from more than 800 stations with gridded mean monthly air temperature data across China. The results show that mean annual air temperature (MAAT) increased statistically significantly by 0.29 ± 0.03°C/decade from 1967 to 2013, with greater warming on the Qinghai‐Tibetan Plateau. There is a statistically significant decrease in the freeze/thaw cycle (FTC) at 0.39 ± 0.05 cycles/decade. In addition, there are strong negative correlations between FTC and MAAT. Estimating the soil freeze/thaw state classification based on the number of days in the month, we find that changes of mean annual area extent of seasonal soil freeze/thaw state decreased significantly for completely frozen (CF) ground, while the area extent of partially frozen (PF) and unfrozen (UF) ground both increased. Changes in mean monthly area extent of seasonal soil freeze/thaw state indicate that the extent of CF and UF area was decreasing and increasing, respectively. But for the extent of PF areas, both increasing and decreasing trends were observed. Quantifying the spatial pattern of the seasonal soil freeze/thaw, we find that CF and PF areas are located in northern China and the Tibetan Plateau from December to March, and UF areas are located in southern China. The variations of mean annual area extent departure of soil freeze/thaw states are consistent with MAAT changes in different land cover types across China.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».