Daily Field Observations of Retrogressive Thaw Slump Dynamics in the Canadian High Arctic
Notice bibliographique
Résumé
With observed increases in retrogressive thaw slump (RTS) number, rates, and size in recent decades, there is a need to understand these highly dynamic landforms as they impact surrounding ecosystems and infrastructure. There is a general lack of detailed (e.g., daily) field observations of change in RTSs; we help fill this gap by monitoring three RTSs for much of the 2017 thaw period by setting up and tracking survey transects on a near daily basis. We correlated mean daily and cumulative retreat to mean daily air temperature (MDAT), total daily precipitation (TDP), and cumulative thawing degree days (TDD) using various polynomial regressions and Pearson correlation techniques. Our results show that July retreat was highly variable, and periods of increased RTS retreat did not always align with periods of increased air temperature. Also, multiple periods of increased retreat largely driven by sediment distribution in the RTS floor could occur within a single period of increased air temperature. Retreat rates decreased suddenly in early August, indicating a threshold of either air temperature, solar radiation or a combination of both must be reached for increased retreat rates. A statistically significant correlation was found between daily mean and mean cumulative retreat with MDAT (p > 0.001) and TDD (p > 0.001 and > 0.0001) but not with total daily precipitation. Correlating mean cumulative retreat and TDD using polynomial regression generated R2 values greater than 0.99 for all three sites. Both cumulative retreat and TDD account for past and current conditions, as well as lag responses, within the monitoring period. The high R2 values for the correlation of mean cumulative retreat and TDD suggest the potential for accurately modelling RTS retreat with minimal field data (air temperature and headwall position), however modelling is currently restricted to individual RTSs and only within short time scales. Monitoring RTSs on a daily scale allows RTS behaviour and trends to be identified that may be obscured at annual time scales and highlights the importance of all system inputs when considering RTS retreat dynamics.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».