Comparing streamflow analysis and remote sensing observations to assess climate change impact on permafrost degradation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Due to polar amplification of climate change, high latitudes are warming up twice as fast as the rest of the world. This warming leads to permafrost thawing, which induces greenhouse gases release, ground subsidence, and modifies surface and subsurface hydrologic regimes. Ground subsidence in turn affects local infrastructure stability. In this context and to better manage future infrastructures and water resources of northern regions, it is crucial to be able to evaluate the thawing rate of permafrost. In many Arctic zones, the frequency of environmental disturbances caused by permafrost thawing increases so rapidly that maintaining an accurate inventory of the state of permafrost at a regional scale represents a great challenge. Moreover, depending on the study area and the permafrost ice content, the thawing rate can vary from millimetres to decimeters per year. Another current challenge is the limited availability of temporal and spatial data on permafrost thawing rates. To address the above challenges, two indirect methods are used: (1) Arctic river streamflow analysis method and (2) Ground settlement analysis method via satellite image observation. Both methods use free-access data that have an exceptionally large temporal and spatial coverage capacity for such a poorly instrumented region. The first method analyses the recession events’ behavior of Arctic streams and relates those behaviors to changes in catchment-scale depth to permafrost that influences storage-discharge dynamics. This work differs from previous hydrological system analysis in northern systems in that it looks at long-term trends (>10 years) in recession intercept to assess permafrost dynamics, while other studies looked at recession characteristics within a season to assess active-layer dynamics. The second method analyses satellite images of the Arctic ground and associates surface elevation change to long-term permafrost degradation due to climate change. Both methods have already been tested through multiple local investigations and gave promising results. The recession flow analysis method has been applied to Yukon river basin, northern Sweden basins and Lena basin in Siberia, while the remote sensing analysis method has been tested on Baffin Island, Herschel Island in Canada, North Slope of Alaska and the Tibetan Plateau. However, no comparative study and no large-scale application have been conducted so far. Extending the analysis to hundreds of Arctic basins and comparing the resulting permafrost-thawing rate values from both methods constitute the innovative aspect of this project. KEY WORDS: climate change, permafrost thawing, storage-discharge dynamics, ground subsidence, satellite images
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».