Degradation of ice-wedge polygons leads to increased fluxes of water and DOC
Notice bibliographique
Résumé
Ice-wedge polygon landscapes make up a substantial part of high-latitude permafrost landscapes. The hydrological conditions shape how these landscapes store and release organic carbon. However, their coupled water‑carbon dynamics are poorly understood as field measurements are sparse in smaller catchments and coupled hydrology-dissolved organic carbon (DOC) models are not tailored for these landscapes. Here we present a model that simulates the hydrology and associated DOC export of high-centered and low-centered ice-wedge polygons and apply the model to a small catchment with abundant polygon coverage along the Yukon Coast, Canada. The modeled seasonal pattern of water and carbon fluxes aligns with sparse field data. These modeled seasonal patterns indicate that early-season runoff is mostly surficial and generated by low-centered polygons and snow trapped in troughs of high-centered polygons. High-centered polygons show potential for deeper subsurface flow under future climate conditions. This suggests that high-centered polygons will be responsible for an increasing proportion of annual DOC export compared to low-centered polygons. Warming likely shifts low-centered polygons to high-centered polygons, and our model shows that this shift will cause a deepening of the active layer and a lengthening of the thawing season. This, in turn, intensifies seasonal runoff and DOC flux, mainly through its duration. Our model provides a physical hypothesis that can be used to further quantify and refine our understanding of hydrology and DOC export of arctic ice-wedge polygon terrain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».