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Enregistrement W3205182170 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-11772

Gradual and Abrupt Permafrost Thaw as Drivers of Rapid Geomorphic Change in Arctic Permafrost Regions

2020· article· en· W3205182170 sur OpenAlexaffabout
Guido Grosse, Julia Boike, Louise Farquharson, Benjamin Jones, Moritz Langer, Hugues Lantuit, Anna Liljedahl, Ingmar Nitze, Alexandra Runge, V. E. Romanovsky, Thomas Schneider von Deimling, Warwick F. Vincent, Donald A. Walker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostArcticClimate changeThermokarstEnvironmental sciencePhysical geographyCryosphereGlobal warmingSea iceGeologyHydrology (agriculture)ClimatologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this presentation, we will highlight some of the overarching geomorphic dynamics of gradual and abrupt permafrost thaw using examples from Siberia, Alaska, and Canada, their role in Arctic landscapes transitioning to a warmer world, and implications for the Earth System. Northern high latitude regions are particularly vulnerable to warming and changes in climatic patterns, which leads to the thaw of ice-rich permafrost across vast Arctic and sub-Arctic landscapes. Permafrost thaw and subsequent geomorphological change directly interact with hydrology, biogeochemistry, and biology and thus have been major agents of Arctic ecosystem change since the last deglaciation. The changes are also important contributors to cumulative impacts associated with historic and current development of the Arctic, including in association with infrastructure. Today, in a rapidly warming Arctic, permafrost thaw processes, both gradual and abrupt, are accelerating in a manner comparable to the Holocene Thermal Maximum. At the same time, other environmental forcing factors, such as wildfires, precipitation, and hydrological processes, are also changing, either further reinforcing thaw dynamics or enhancing drainage and stabilizing the ground. Many of the resulting gradual and abrupt thaw processes are non-linear. Their dynamics are still poorly understood and insufficiently quantified in large-scale models due to lacking or limited representation of water-ice phase transitions during freeze-thaw cycles, ground ice distribution and loss, and challenging implementation of sub-gridcell scale interactions between frozen ground and hydrology. Gradual thaw impacts are especially pronounced in regions with an abundance of ice wedge polygons, and include changes in microtopography and extensive ponding in natural landscapes and those adjacent to infrastructure, where soils are warmed due to increased dust, flooding, snowdrifts, and altered vegetation. Abrupt thaw processes such as thermokarst and thermo-erosion represent rapid dynamics that are widespread in Arctic lowlands but poorly represented in observations and models. Characteristic landforms that result from abrupt thaw include thermokarst lakes and basins, retrogressive thaw slumps, and steep coastal bluffs. These landscape changes may be triggered by climate-driven press disturbances such as sea ice loss or increases in precipitation, pulse disturbances such as wildfires, or by anthropogenic disturbances such as road construction. When loss of excess ground ice is involved, positive feedbacks can result in a decoupling of further geomorphological change from climate. Once initiated, this may lead to continued or even accelerated growth of such features under a wide range of climate conditions, including in the high Arctic. Most abrupt thaw processes produce lasting impacts on northern permafrost landscapes that are irreversible over millennial timescales and result in the short-term mobilization of large amounts of permafrost carbon that may further contribute to climate warming.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,173 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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