Geophysical Characteristics of Permafrost Degradation across Boreal Landscapes after Disturbance by Fire or Water
Notice bibliographique
Résumé
Summary Fire and hydrology can be significant drivers of permafrost change in boreal landscapes, altering the availability and transport of soil carbon and nutrients that have important implications for future climate and ecological succession. However, not all landscapes are equally susceptible to disturbance by fire or hydrological processes. As fire frequency is expected to increase in the high latitudes, methods to understand the vulnerability and resilience of different landscapes to permafrost degradation are needed. We present a combination of multi-scale remote sensing, geophysical, and field observations that reveal details of both near-surface (<1 m) and deeper impacts of fire and hydrology on permafrost. Along 42 transects that collectively span more than 6,000 m at 31 sites located in different landscape settings within interior Alaska, subsurface geophysical imaging indicates locations where permafrost appears to be resilient to disturbance from fire or small streams, areas where warm permafrost conditions exist that may be most vulnerable to future change, and also where permafrost has thawed after fire or because of nearby surface water. Data collected along each transect include observations of active layer thickness (ALT), organic layer thickness (OLT), plant species cover, electrical resistivity tomography (ERT), and downhole Nuclear Magnetic Resonance (NMR) measurements. In addition, we discuss 300 km of newly acquired airborne electromagnetic (AEM) data in the western part of the lake-rich Yukon Flats that extends the coverage of an earlier 2010 AEM survey into a more ice-rich region. AEM data are used to evaluate the relationship between surface water features and deep (up to 100 m or more) permafrost extent in order to evaluate the potential for subsurface hydrologic connectivity and the potential for lateral fluxes of water.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».