Modelling permafrost distribution using the temperature at top of permafrost model in the boreal forest environment of Whatì, NT
Notice bibliographique
Résumé
Current permafrost models in Canadian boreal forests are generally of low spatial resolution as they cover regional or continental scales. This study aims to understand the viability of creating a temperature at the top of permafrost (TTOP) model on a local scale in the boreal wetland environment of Whatì, Northwest Territories from short-term field-collected temperature data. The model utilizes independent variables of vegetation, topographic position index, and elevation, with the dependent variables being ground surface temperature collected from 60 ground temperature nodes and 1.5 m air temperature collected from 10 temperature stations. In doing this, the study investigates the relationship vegetation and disturbance have on ground temperature and permafrost distribution. The model predicts that 31% of the ground is underlain by permafrost, based on a mean annual temperature at TTOP of <0 °C. This model shows an accuracy of 62.5% when compared to cryotic assessment sites (CAS). Most inaccuracies, showing the limitations of the TTOP model, came from peat plateaus that had been burned in the most recent forest fire in 2014. These resulted in out-of-equilibrium permafrost and climatic conditions that TTOP cannot handle well. Commonly, permafrost mapping places Whatì in the extensive discontinuous zone, estimating that between 50% and 90% of the ground is underlain by permafrost. The study shows that a climatically driven TTOP model calibrated with CAS can be used to illustrate ground temperature heterogeneity from short-term data in boreal forest wetland environments. However, this approach likely underestimates permafrost extent and is perhaps not the best-suited modelling choice for near-surface permafrost, which is currently out of equilibrium with the current climate.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».