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Enregistrement W3013431174 · doi:10.5194/bg-17-4261-2020

Linking tundra vegetation, snow, soil temperature, and permafrost

2020· article· en· W3013431174 sur OpenAlexaffabout
Inge Grünberg, Evan J. Wilcox, Simon Zwieback, Philip Marsh, Julia Boike

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostTopsoilTundraEnvironmental scienceSnowVegetation (pathology)SubsoilSpatial variabilityActive layerPhysical geographyHydrology (agriculture)Atmospheric sciencesSoil scienceGeologySoil waterArcticGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Connections between vegetation and soil thermal dynamics are critical for estimating the vulnerability of permafrost to thaw with continued climate warming and vegetation changes. The interplay of complex biophysical processes results in a highly heterogeneous soil temperature distribution on small spatial scales. Moreover, the link between topsoil temperature and active layer thickness remains poorly constrained. Sixty-eight temperature loggers were installed at 1–3 cm depth to record the distribution of topsoil temperatures at the Trail Valley Creek study site in the northwestern Canadian Arctic. The measurements were distributed across six different vegetation types characteristic for this landscape. Two years of topsoil temperature data were analysed statistically to identify temporal and spatial characteristics and their relationship to vegetation, snow cover, and active layer thickness. The mean annual topsoil temperature varied between −3.7 and 0.1 ∘C within 0.5 km2. The observed variation can, to a large degree, be explained by variation in snow cover. Differences in snow depth are strongly related with vegetation type and show complex associations with late-summer thaw depth. While cold winter soil temperature is associated with deep active layers in the following summer for lichen and dwarf shrub tundra, we observed the opposite beneath tall shrubs and tussocks. In contrast to winter observations, summer topsoil temperature is similar below all vegetation types with an average summer topsoil temperature difference of less than 1 ∘C. Moreover, there is no significant relationship between summer soil temperature or cumulative positive degree days and active layer thickness. Altogether, our results demonstrate the high spatial variability of topsoil temperature and active layer thickness even within specific vegetation types. Given that vegetation type defines the direction of the relationship between topsoil temperature and active layer thickness in winter and summer, estimates of permafrost vulnerability based on remote sensing or model results will need to incorporate complex local feedback mechanisms of vegetation change and permafrost thaw.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations147
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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