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Enregistrement W4389922015 · doi:10.5194/tc-17-5357-2023

Snow accumulation, albedo and melt patterns following road construction on permafrost, Inuvik–Tuktoyaktuk Highway, Canada

2023· article· en· W4389922015 sur OpenAlexafffundabout
Jennika Hammar, Inge Grünberg, Steven V. Kokelj, Jurjen van der Sluijs, Julia Boike

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGovernment of Northwest Territories
Organismes subventionnairesAurora Research Institute
Mots-clésSnowmeltSnowPermafrostAlbedo (alchemy)MeltwaterEnvironmental scienceGeologyHydrology (agriculture)Physical geographyGeomorphologyGeographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Roads constructed on permafrost can have a significant impact on the surrounding environment, potentially inducing permafrost degradation. These impacts arise from factors such as snow accumulation near the road, which affects the soil's thermal and hydrological regime, and road dust that decreases the snow's albedo, altering the timing of snowmelt. However, our current understanding of the magnitude and the spatial extent of these effects is limited. In this study we addressed this gap by using remote sensing techniques to assess the spatial effect of the Inuvik to Tuktoyaktuk Highway (ITH) in Northwest Territories, Canada, on snow accumulation, snow albedo and snowmelt patterns. With a new, high resolution snow depth raster from airborne laser scanning, we quantified the snow accumulation at road segments in the Trail Valley Creek area using digital elevation model differencing. We found increased snow accumulation up to 36 m from the road center. The magnitude of this snow accumulation was influenced by the prevailing wind direction and the embankment height. Furthermore, by analyzing 43 Sentinel-2 satellite images between February and May 2020, we observed reduced snow albedo values within 500 m of the road, resulting in a 12-days-earlier onset of snowmelt within 100 m from the road. We examined snowmelt patterns before, during and after the road construction using the normalized difference snow index from Landsat-7 and Landsat-8 imagery. Our analysis revealed that the road affected the snowmelt pattern up to 600 m from the road, even in areas which appeared undisturbed. In summary, our study improves our understanding of the spatial impact of gravel roads on permafrost due to enhanced snow accumulation, reduced snow albedo and earlier snowmelt. Our study underscores the important contribution that remote sensing can provide to improve our understanding of the effects of infrastructure development on permafrost environments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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