Shrubs covered by snow in the high Arctic cool down permafrost in winter by thermal bridging through frozen branches
Notice bibliographique
Résumé
Warming-induced shrub expansion on Arctic tundra is generally thought to warm up permafrost, as shrubs trap blowing snow and increase the thermal insulation effect of snow, limiting permafrost winter cooling. We have monitored the thermal regime of permafrost on Bylot Island, 73°N in the Canadian high Arctic at nearby herb tundra and shrub tundra sites. Once adjusted for differences in air temperature, we find that shrubs actually cool permafrost by 0.6°C over November-March 2019, despite a snowpack twice as insulating in shrubs. By simulating the rate of propagation of thermal perturbations and using finite element calculations, we show that heat conduction through frozen shrub branches have a winter cooling effect of 1.5°C which compensates the warming effect induced by the more insulating snow in shrubs. In spring shrub branches under snow absorb solar radiation and accelerate permafrost warming. Over the whole snow season, simulations indicate that heat and radiation transfer through shrub branches result in a 0.3°C cooling effect. This is contrary to many previous studies, which concluded to a warming effect, sometimes based on environmental manipulations that may perturb the natural environment. The impact of shrubs on the permafrost thermal regime may need to be re-evaluated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».