Allometric scaling of retrogressive thaw slumps
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In the warming Arctic, retrogressive thaw slumping (RTS) has emerged as the primary thermokarst modifier of ice-rich permafrost slopes, raising urgency to investigate the distribution and intensification of disturbances and to determine trajectories of landscape evolution and the cascade of effects. Tracking RTS is challenging due to constraints of remote sensing products and a narrow understanding of thaw-driven landforms, however, high-resolution elevation models provide new insights into geomorphic change. Structural traits, such as RTS depth-of-thaw or volume, can be obtained through allometric scaling. To address fundamental knowledge gaps related to area-volume scaling of RTS, a suitable surface interpolation technique was first needed to model pre-disturbance topography upon which volume estimates could be based. Among 8 methods with 32 parameterizations, Natural Neighbour surface interpolation achieved the best precision in reconstructing pre-disturbed slope topography (90th percentile Root Mean Square Difference ± 1.0 m). An inverse association between RTS volume and relative volumetric error was observed, with uncertainties <10 % for large slumps and <20 % for small-to-medium slumps. Second, a Multisource Slump Inventory (MSI) for two study areas in the Beaufort Delta (Canada) was required to characterize the diverse range of disturbance morphologies and activity levels, which provided temporally consistent information on thaw slump affected slopes and attributes. The MSI delineation of three high-resolution hillshade DEMs (airborne stereo-imagery, LiDAR, ArcticDEM) revealed temporal and spatial trends in these multi-year, chronic mass-wasting features. For example, in the Tuktoyaktuk Coastal Plains, a +38 % increase in active RTS and +69 % increase in total active surface area were observed between 2004 and 2016. However, the total area of RTS did not change considerably (+3.5 %) because the vast majority of active thaw slumping processes have occurred in association with past disturbances. Interpretation of thaw-driven change is thus dependent on how active RTS are defined to support disturbance inventories. Third, the pre-disturbance topographies, MSI digitizations, and DEMs were integrated to explore allometric scaling relationships between RTS area and eroded volume. The power-law model indicated non-linearity in the rates of RTS expansion and intensification across scale (adj-R2 of 0.85, n=1,522), but also revealed that elongated, shoreline RTS reflects outliers poorly represented by the modelling. This study highlights the importance of linking field-based knowledge to feature identification and the utility of high-resolution DEMs in quantifying rates of RTS erosion beyond tracking change in the planimetric area. Observations further suggested variation in depth-scaling of RTS populations is based on morphometry, terrain position, and complexity of the disturbance area, as well as the method and ontology by which slumps are inventoried.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».