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Enregistrement W3171926282 · doi:10.5194/egusphere-egu21-12118

Passive seismic investigations of subaquatic permafrost

2021· article· en· W3171926282 sur OpenAlexaboutno aff
Christian Frigaard Rasmussen, Pier Paul Overduin, Julia Boike, T. Ryberg, Christian Haberland

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostSeabedGeologyThermokarstPassive seismicSeismometerDrillingOceanographySeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large quantities of organic carbon are known to be sequestered within subaquatic permafrost as gas hydrates. Therefore, knowledge of the extent and thaw rate is of critical importance to our understanding of global climate change. Investigations of sub-aquatic permafrost have focussed on its physical characteristics via drilling or probing, and through the limited application of geophysical methods. Active seismic methods have been most widely employed, especially for petroleum exploration, but recently passive methods have been used to investigate the seabed using ambient noise. The Horizontal-to-Vertical Spectral Ratio (HVSR) method has previously been shown to accurately determine permafrost thaw depth below the sea floor in marine and lacustrine environments, based on the collection of seismic data over a period of weeks. In this study, we test the use of short-term seabed HVSR seismic surveys and explore possibilities for optimizing the method in a wide variety of subaquatic environments. The method was successfully used in a thermokarst lake, a lagoon and river channels of the Lena Delta (Russia), as well as in marine shelf environments in the Laptev Sea (Russia) and Tuktoyaktuk Island (NW Canada). Study areas where validation data was available were preferred and selected when possible. A passive seismic measuring device, consisting of a watertight metal cannister containing three-component broad-band seismometers, was lowered down to the sea floor from a small boat and left to collect data for 3-4 minutes. The data was recorded at a sample rate of 100Hz. Post-processing and analysis were done with MATLAB. The three seismic signals were individually detrended, the offset was removed and the power spectral density was calculated. The smoothing function proposed by Konno and Ohmachi (1998) was applied to each signal with a smoothing coefficient of 40. Lastly the H/V (Horizontal / Vertical) amplitude was calculated. The H/V amplitude was plotted against signal frequencies from 0 to 50 Hz. The peak resonance frequency is believed to indicate the ice-bonded permafrost table (IBPT) thereby enabling us to determine thaw depth from the H/V plots, assuming a simple 2-layer model: thawed layer over frozen ground, characterized by low and high wave speeds, respectively. Results generally display a good correlation, on average within 0.6 meters, between the thaw depth determined from HVSR and from physical validation, although HVSR often generates a thaw depth deeper than indicated by validation data. This may be a result of complex permafrost systems where several “zones” of frozen and unfrozen ground, of varying thickness, is present below the water bodies. We conclude that the method has the potential to be an effective (fast) non-invasive tool for investigating the extent and, if repeated, the thaw rate of subaquatic permafrost. Further field testing is planned in order to continue the development and optimization of the method.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2021
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