MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3087103843 · doi:10.5194/tc-15-2451-2021

Consequences of permafrost degradation for Arctic infrastructure – bridging the model gap between regional and engineering scales

2021· article· en· W3087103843 sur OpenAlexaff
Thomas Schneider von Deimling, Hanna Lee, Thomas Ingeman‐Nielsen, Sebastian Westermann, V. E. Romanovsky, Scott F. Lamoureux, Donald A. Walker, Sarah Chadburn, Erin Trochim, Lei Cai, Jan Nitzbon, Stephan Jacobi, Moritz Langer

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesHorizon 2020Bundesministerium für Bildung und ForschungNational Centre for Earth ObservationU.S. Department of EnergyNatural Environment Research CouncilSight Research UKNational Science Foundation
Mots-clésPermafrostBridging (networking)ArcticEnvironmental scienceDegradation (telecommunications)Computer scienceGeologyOceanographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Infrastructure built on perennially frozen ice-rich ground relies heavily on thermally stable subsurface conditions. Climate-warming-induced deepening of ground thaw puts such infrastructure at risk of failure. For better assessing the risk of large-scale future damage to Arctic infrastructure, improved strategies for model-based approaches are urgently needed. We used the laterally coupled 1D heat conduction model CryoGrid3 to simulate permafrost degradation affected by linear infrastructure. We present a case study of a gravel road built on continuous permafrost (Dalton highway, Alaska) and forced our model under historical and strong future warming conditions (following the RCP8.5 scenario). As expected, the presence of a gravel road in the model leads to higher net heat flux entering the ground compared to a reference run without infrastructure and thus a higher rate of thaw. Further, our results suggest that road failure is likely a consequence of lateral destabilisation due to talik formation in the ground beside the road rather than a direct consequence of a top-down thawing and deepening of the active layer below the road centre. In line with previous studies, we identify enhanced snow accumulation and ponding (both a consequence of infrastructure presence) as key factors for increased soil temperatures and road degradation. Using differing horizontal model resolutions we show that it is possible to capture these key factors and their impact on thawing dynamics with a low number of lateral model units, underlining the potential of our model approach for use in pan-Arctic risk assessments. Our results suggest a general two-phase behaviour of permafrost degradation: an initial phase of slow and gradual thaw, followed by a strong increase in thawing rates after the exceedance of a critical ground warming. The timing of this transition and the magnitude of thaw rate acceleration differ strongly between undisturbed tundra and infrastructure-affected permafrost ground. Our model results suggest that current model-based approaches which do not explicitly take into account infrastructure in their designs are likely to strongly underestimate the timing of future Arctic infrastructure failure. By using a laterally coupled 1D model to simulate linear infrastructure, we infer results in line with outcomes from more complex 2D and 3D models, but our model's computational efficiency allows us to account for long-term climate change impacts on infrastructure from permafrost degradation. Our model simulations underline that it is crucial to consider climate warming when planning and constructing infrastructure on permafrost as a transition from a stable to a highly unstable state can well occur within the service lifetime (about 30 years) of such a construction. Such a transition can even be triggered in the coming decade by climate change for infrastructure built on high northern latitude continuous permafrost that displays cold and relatively stable conditions today.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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

Citations95
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue˜The œcryosphereMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207