The influence of surface characteristics, topography, and continentality on mountain permafrost in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Thermal offset and surface offset are terms that describe the deviation of the mean annual ground temperature from the mean annual air temperature. These offsets are controlled by surface characteristics and topo-climatic factors on a micro- and meso-scales. Macro-climatic conditions may, however, influence the effectiveness of the responsible processes. Existing knowledge on surface- and topography-specific offsets is not easily transferable and limits the applicability of empirical permafrost distribution models over large areas with macro-climatic gradients. In this paper we describe surface and thermal offsets derived from distributed measurements at seven field sites in British Columbia. Key findings are (i) a surprisingly small variation of the surface offsets between different surface types and small thermal offsets in general (excluding wetlands and peat), (ii) a clear influence of the micro-topography at wind exposed sites (snow cover erosion), (iii) a north–south difference of the surface offset of 4 °C in near-vertical bedrock and of 1.5–3 °C on open (no canopy) gentle slopes, (iv) only small macro-climatic differences caused by the reverse influence of snow cover thickness and annual air temperature amplitude. These findings suggest, that empirical permafrost models based on topo-climatic variables may be applicable across regions with significant macro-climatic differences.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».