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 subarctic regions is becoming increasingly important. Many shallow Arctic lakes and ponds of thermokarst origin freeze to the bed in the winter months, maintaining the underlying permafrost in its frozen state. However, as air temperatures rise and precipitation increases, fewer 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 1992/1993 to 2020/2021 period. We utilized a combination of Sentinel-1, ERS-1 and ERS-2, and RADARSAT-1 to create an extensive annotated dataset of SAR time series labeled as either bedfast ice, floating ice, or land, which was used to train a temporal convolutional neural network (TempCNN). The trained TempCNN, in turn, allowed us 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 are dominated by lake drainage events, brought on by thermokarst processes accelerated by climate warming, and 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. The proposed lake ice regime mapping approach allowed us to assess the combined impacts of warming, drainage, and changing precipitation patterns on transitions between bedfast and floating-ice regimes, which is crucial to understanding evolving permafrost dynamics beneath shallow lakes and drained basins in thermokarst lowlands such as the OCF.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».