Sub-seasonal thaw slump mass wasting is not consistently energy limited at the landscape scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Predicting future thaw slump activity requires a sound understanding of the atmospheric drivers and geomorphic controls on mass wasting across a range of timescales. On sub-seasonal timescales, sparse measurements indicate that mass wasting at active slumps is often limited by the energy available for melting ground ice, but other factors such as rainfall or the formation of an insulating veneer may also be relevant. To study the sub-seasonal drivers, we derive topographic changes from single-pass radar interferometric data acquired by the TanDEM-X satellites. The estimated elevation changes at 12 m resolution complement the commonly observed planimetric retreat rates by providing information on volume losses. Their high vertical precision (around 30 cm), frequent observations (11 days) and large coverage (5000 km2) allow us to track mass wasting as drivers such as the available energy change during the summer of 2015 in two study regions. We find that thaw slumps in the Tuktoyaktuk coastlands, Canada, are not energy limited in June, as they undergo limited mass wasting (height loss of around 0 cm day−1) despite the ample available energy, suggesting the widespread presence of early season insulating snow or debris veneer. Later in summer, height losses generally increase (around 3 cm day−1), but they do so in distinct ways. For many slumps, mass wasting tracks the available energy, a temporal pattern that is also observed at coastal yedoma cliffs on the Bykovsky Peninsula, Russia. However, the other two common temporal trajectories are asynchronous with the available energy, as they track strong precipitation events or show a sudden speed-up in late August respectively. The observed temporal patterns are poorly related to slump characteristics like the headwall height. The contrasting temporal behaviour of nearby thaw slumps highlights the importance of complex local and temporally varying controls on mass wasting.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,014 | 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 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 ».