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Enregistrement W4392577613 · doi:10.5194/egusphere-egu24-12138

Morphological comparison of polygonal patterned ground across the Arctic and Antarctic: Implications for polygon formation on Earth and Mars

2024· preprint· en· W4392577613 sur OpenAlexaffabout
Jonas Eschenfelder, Cansu Culha, Shawn Chartrand, M. Jellinek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolygon (computer graphics)Mars Exploration ProgramAstrobiologyArcticGeologyThe arcticEarth (classical element)Earth scienceComputer scienceBiologyMathematicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polygonal patterned ground (polygons) is ubiquitous in polar periglacial regions. It is thought to form due to repeated fracturing of the ground during freeze-thaw as a result of fluctuations in air temperature and soil conditions. Polygons can channelise overland flow in their troughs and guide groundwater flow during permafrost thaw, providing pathways for channel network development. Given the importance of polygons on local hydrology and geomorphology in cold regions, a key knowledge gap exists: We do not yet understand the evolution of existing polygons or the formation of new polygons under a changing climate. This is especially important as climate change is causing cold region water budgets to change, driving landscape change.We investigate the morphologic characteristics that are associated with polygons to indirectly examine their formation mechanism. We extensively map polygon morphologies across the McMurdo Dry Valleys in Antarctica, Prudhoe Bay in Alaska, as well as on Devon Island and Axel-Heiberg Island in the Canadian High Arctic using high-resolution DEMs derived from LiDAR data. We use a semi-automatic mapping tool based on adaptive thresholding to accelerate and scale our efforts while also improving reproducibility. We calculate surface slope and roughness for baseline lengths of 3m to 300m to investigate how and whether polygon morphology varies with local and regional topography.Overall, we quantify how polygon shape and form varies by proximity to important hydrological features. For example, in the McMurdo Dry Valleys, polygons are more often orthogonal and low-centred when they are closer to streams and glacier termini, but are characteristically hexagonal and high-centred elsewhere. Orthogonal polygons are characterised by a smoother surface compared to hexagonal polygons across all baseline lengths, bounded by a rough `ridge’ on one side and a stream on the other. Further, on Axel-Heiberg, polygons that formed within the last 60 years are more orthogonal the closer they are to a lake. These observations suggest that polygon shape is controlled by soil moisture. It is commonly accepted that polygons form as a result of thermal contraction cracking followed by ice- or sand-wedge formation, and field studies suggest that the formation of ice-wedges over sand-wedges can be explained by elevated soil or air moisture. Sand-wedges potentially are more deformable than ice-wedges, allowing for the fracture network to evolve and relax into a hexagonal pattern, whereas ice-wedges would preserve the initial, orthogonal, pattern. Consequently, we hypothesise that the number and size of ice-wedges decreases along soil moisture gradients, and hence polygons farther away from water sources evolve into hexagonal shapes over repeated fracture cycles. This would mean that existing streams and other water sources set up gradients in the amount of ice stored throughout a polygon field, which in turn will influence both surface and groundwater flow during permafrost thaw, pointing towards complex interactions between polygons and landscape evolution in a changing climate.

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)0,002
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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