MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3129930584 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-18397

Upscaling of geophysical measurements: A methodology for the estimation of the total ground ice content at two study sites in the dry Andes of Chile and Argentina

2020· article· en· W3129930584 sur OpenAlexaff
Tamara Mathys, Christin Hilbich, Cassandra E.M. Koenig, Lukas U. Arenson, Christian Hauck

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostRock glacierMeltwaterGlacierLandformCryosphereHydrology (agriculture)GeologyGroundwaterPhysical geographyEnvironmental scienceClimatologyGeomorphologyGeographySea iceOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With climate change and the associated continuing recession of glaciers, water security, especially in regions depending on the water supply from glaciers, is threatened. In this context, the understanding of permafrost distribution and its degradation is of increasing importance as it is currently debated whether ground ice can be considered as a significant water reservoir and as an alternative resource of fresh water that could potentially moderate water scarcity during dry seasons in the future. Thus, there is a pressing need to better understand how much water is stored as ground ice in areas with extensive permafrost occurrence and how meltwater from permafrost degradation may contribute to the hydrological cycle in the region. Although permafrost and permafrost landforms in the Central Andes are considered to be abundant and well developed, the data is scarce and understanding of the Andean cryosphere lacking, especially in areas devoid of glaciers and rock glaciers. In the absence of boreholes and test pits, geophysical investigations are a feasible and cost-effective technique to detect ground ice occurrences within a variety of landforms and substrates. In addition to the geophysical surveys themselves, upscaling techniques are needed to estimate ground ice content, and thereby future water resources, on larger spatial scales. To contribute to reducing the data scarcity regarding ground ice content in the Central Andes, this study focuses on the permafrost distribution and the ground ice content (and its water equivalent) of two catchments in the semi-arid Andes of Chile and Argentina. Geophysical methods (Electrical Resistivity Tomography, ERT and Refraction Seismic Tomography, RST) were used to detect and quantify ground ice in the study regions in the framework of environmental impact assessments in mining areas. Where available, ERT and RST measurements were quantitatively combined to estimate the volumetric ground ice content using the Four Phase Model (Hauck et al., 2011). Furthermore, we developed one of the first methodologies for the upscaling of these geophysical-based ground ice quantifications to an entire catchment in order to estimate the total ground ice volume in the study areas. In this contribution we will present the geophysical data, the upscaling methodology used to estimate total ground ice content (and water equivalent) of permafrost areas, and some first estimates of total ground ice content in rock glacier and rock glacier free areas and compare them to conventional estimates using remotely sensed data. Hauck, C., Böttcher, M., and Maurer, H. (2011). A new model for estimating subsurface ice content based on combined electrical and seismic datasets, The Cryosphere, 5: 453-468.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,366
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,030 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetClimate change and permafrost→Travaux en français237 207→