Area and volume quantification of arctic thaw slumps using time-series of digital elevation models generated from radar interferometry
Notice bibliographique
Résumé
Vast areas of the Arctic host ice-rich permafrost, which is becoming increasingly vulnerable to terrain-altering thermokarst in a warming climate. Among the most rapid and dramatic changes are retrogressive thaw slumps. These slumps evolve by a retreat of the slump headwall during the summer months, making their change visible by comparing digital elevation models over time. In this study we use digital elevation models generated from single-pass radar TanDEM-X observations to derive volume and area change rates for retrogressive thaw slumps. At least three observations in the timespan from 2011 to 2017 are available with a spatial resolution of about 12 meter and a height sensitivity of about 0.5-2 meter. Our study regions include regions in Northern Canada (Peel Plateau/Richardson Mountains, Mackenzie River Delta Uplands, Ellesmere Island), Alaska (Noatak Valley) and Siberia (Yamal, Gydan, Taymyr, Chukotka) covering an area of 220.000 km2 with a total number of 1853 thaw slumps. In this presentation we will focus on the area and volume change rate probability density functions of the mapped thaw slumps in these study areas. For landslides in temperate climate zones the area and volume change probability density function typically follow a distribution that can be characterized by three quantities: A rollover point defined as the peak in the distribution, a cutoff-point indicating the transition to a power law scaling for large landslides and the exponential beta coefficient of this power law. Here we will show that thaw slumps across the arctic follow indeed such a distribution and that the obtained values for the rollover, cutoff and beta coefficient can be used to distinguish between regions. Furthermore we will elaborate on possible reason why arctic thaw slumps can be described by such probability density functions as well as analyzing the differences between regions. This characterization can be useful to further improve our understanding of thaw slump initiation, the investigation of the drivers of their evolution as well as for modeling future thaw slump activity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».