Understanding seismic velocity variations of subsea permafrost: A sensitivity study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Monitoring the change in permafrost conditions and distribution is crucial for forecasting global warming. As seismic velocities increase with ice content, marine seismic surveys can map the top of ice-bearing subsea permafrost on a large scale. However, conventional seismic methods cannot fully map internal velocity variations linked to changes in ice content because the removal of guided waves and multiples is challenging for reflection processing. Nevertheless, these arrivals carry information about velocity variations with depth. We investigate if a joint analysis of various wave arrivals could provide information about velocity variations within permafrost and accurately estimate the permafrost thickness. Through a sensitivity analysis, we estimate the feasibility of using different wave arrivals, such as reflections, refractions, multiples, and guided waves, to better characterize permafrost conditions. We find that guided waves are sensitive to velocity variations within permafrost and can detect the depth of the permafrost’s base under certain geologic conditions. Then, we combine the analysis of all seismic arrivals to derive a subsurface permafrost model for a seismic line collected in the Beaufort Sea. The joint analysis reveals the transitions in depth between ice-bonded and partially ice-bonded permafrost and offers a crude estimate of permafrost thickness.
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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 | 0,000 | 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 ».