Disparate permafrost terrain changes after a large flood observed from space
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The 2015 spring flood of the Sagavanirktok River inundated large swaths of tundra as well as infrastructure near Prudhoe Bay, Alaska. Its lasting impact on permafrost, vegetation, and hydrology is unknown but compels attention in light of changing Arctic flood regimes. We combined InSAR and optical satellite observations to quantify subdecadal permafrost terrain changes and identify their controls. While the flood locally induced quasi‐instantaneous ice‐wedge melt, much larger areas were characterized by subtle, spatially variable post‐flood changes. Surface deformation from 2015 to 2019 estimated from ALOS‐2 and Sentinel‐1 InSAR varied substantially within and across terrain units, with greater subsidence on average in flooded locations. Subsidence exceeding 5 cm was locally observed in inundated ice‐rich units and also in inactive floodplains. Overall, subsidence increased with deposit age and thus ground ice content, but many flooded ice‐rich units remained stable, indicating variable drivers of deformation. On average, subsiding ice‐rich locations showed increases in observed greenness and wetness. Conversely, many ice‐poor floodplains greened without deforming. Ice wedge degradation in flooded locations with elevated subsidence was mostly of limited intensity, and the observed subsidence largely stopped within 2 years. Based on remote sensing and limited field observations, we propose that the disparate subdecadal changes were influenced by spatially variable drivers (e.g., sediment deposition, organic layer), controls (ground ice and its degree of protection), and feedback processes. Remote sensing helps quantify the heterogeneous interactions between permafrost, vegetation, and hydrology across permafrost‐affected fluvial landscapes. Interdisciplinary monitoring is needed to improve predictions of landscape dynamics and to constrain sediment, nutrient, and carbon budgets.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».