Transient and Transition Factors in Modeling Permafrost Thaw and Groundwater Flow
Notice bibliographique
Résumé
Permafrost covers approximately 24% of the Northern Hemisphere, and much of it is degrading, which causes infrastructure failures and ecosystem transitions. Understanding groundwater and heat flow processes in permafrost environments is challenging due to spatially and temporarily varying hydraulic connections between water above and below the near-surface discontinuous frozen zone. To characterize the transitional period of permafrost degradation, a three-dimensional model of a permafrost plateau that includes the supra-permafrost zone and surrounding wetlands was developed. The model is based on the Scotty Creek basin in the Northwest Territories, Canada. FEFLOW groundwater flow and heat transport modeling software is used in conjunction with the piFreeze plug-in, to account for phase changes between ice and water. The Simultaneous Heat and Water (SHAW) flow model is used to calculate ground temperatures and surface water balance, which are then used as FEFLOW boundary conditions. As simulating actual permafrost evolution would require hundreds of years of climate variations over an evolving landscape, whose geomorphic features are unknown, methodologies for developing permafrost initial conditions for transient simulations were investigated. It was found that a model initialized with a transient spin-up methodology, that includes an unfrozen layer between the permafrost table and ground surface, yields better results than with steady-state permafrost initial conditions. This study also demonstrates the critical role that variations in land surface and permafrost table microtopography, along with talik development, play in permafrost degradation. Modeling permafrost dynamics will allow for the testing of remedial measures to stabilize permafrost in high value infrastructure environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,004 | 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 ».