Bedfast and Floating Ice Dynamics of Thermokarst Lakes Using a Temporal Deep Learning Mapping Approach: Case Study of the Old Crow Flats, Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In light of the recent climate warming, monitoring of lake ice in Arctic and sub-Arctic regions is becoming increasingly important. Many shallow arctic lakes and ponds of thermokarst origin freeze to bed in the winter months, maintaining the underlying permafrost in its frozen state. However, as air temperatures rise and precipitation increases, less lakes are expected to develop bedfast ice. In this work, we propose a novel temporal deep learning approach to lake ice regime mapping from synthetic aperture radar (SAR) and employ it to study lake ice dynamics in the Old Crow Flats (OCF), Yukon, Canada over the 1993 to 2021 period. We utilized a combination of Sentinel-1, ERS-1 and 2, and RADARSAT-1 to create an extensive annotated dataset of SAR time-series labeled as either bedfast ice, floating ice, or land, used to train a temporal convolutional neural network (TempCNN). The trained TempCNN, in turn, allowed to automatically map lake ice regimes. The classified maps aligned well with the available field measurements and ice thickness simulations obtained with a thermodynamic lake ice model. Reaching a mean overall classification accuracy of 95 %, the TempCNN was determined to be suitable for automated lake ice regime classification. The fraction of bedfast ice in the OCF increased by 11 % over the 29-year period of analysis. Findings suggest that the OCF lake ice dynamics is dominated by lake drainage events, brought on by thermokarst processes accelerated by climate warming, as well as fluctuations in water level and winter snowfall. Catastrophic drainage, and lowered water levels cause surface water area and lake depth to decrease and lake ice to often transition from floating to bedfast ice, while a reduction in snowfall allows for the growth of thicker ice.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».