Landscape‐scale variations in near‐surface soil temperature and active‐layer thickness: Implications for high‐resolution permafrost mapping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil temperature observations in permafrost regions are sparse, which limits our understanding and ability to map permafrost conditions at high spatial resolutions. In this study, we measured near‐surface soil temperatures (Tnss) at 107 sites from August 2016 to August 2017 in northern boreal and tundra areas in northwestern Canada. Active‐layer thickness (ALT), soil and vegetation conditions were also measured at these sites. Our observations show large variations in Tnss and ALT across an area with a similar climate. This high degree of spatial heterogeneity illustrates the importance of high‐resolution mapping of permafrost for infrastructure planning and understanding the impacts of permafrost thaw. Annual mean Tnss varied by 5–6°C among observation sites, which was mainly due to differences in Tnss in winter and spring, indicating the importance of snow conditions on determining landscape‐scale variation in near‐surface ground temperatures. ALT varied from about 30 cm to more than 120 cm. The variation in ALT among sites did not correlate with thawing season Tnss, but was associated with variation in soil conditions, especially the surface organic layer thickness. Freezing n‐factors varied significantly from site to site and among ecotypes, while thawing n‐factors were similar among sites, except bare soils. This study shows that ecotypes can be used to map ALT and Tnss at landscape scales in tundra areas, but the method is not as effective in the northern boreal region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».