Application of distributed temperature sensing for mountain permafrost mapping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Permafrost distribution in mountains is typically more heterogeneous relative to low‐relief environments due to greater variability in the factors controlling the ground thermal regime, such as topography, snow depth, and sediment grain size (e.g., coarse blocks). Measuring and understanding the geothermal variability in high mountains remains challenging due to logistical constraints. This study presents one of the first applications of distributed temperature sensing (DTS) in periglacial environments to measure ground surface temperatures in a mountain permafrost area at much higher spatial resolution than possible with conventional methods using discrete temperature sensors. DTS measures temperature along a fibre‐optic cable at high spatial resolution (i.e., ≤ 1 m). Its use can be limited by power supply and calibration requirements, although recent methodological developments have relaxed some of these restrictions. Spatially continuous DTS measurements at a studied rock glacier provided greater resolution of geothermal variability and facilitated the interpretation of bottom temperature of snowpack data to map patchy permafrost distribution. This research highlights the potential for DTS to be a useful tool for permafrost mapping, ground thermal regime interpretation, conceptual geothermal model development, and numerical model evaluation in areas of heterogeneous mountain permafrost.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».