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Enregistrement W4392649366 · doi:10.5194/egusphere-egu24-17057

Snow on permafrost: the effect of spatial snow variability on soil temperature in Trail Valley Creek, NWT, Canada

2024· preprint· en· W4392649366 sur OpenAlexaffabout
Inge Grünberg, Daniela Hollenbach Borges, Jennika Hammar, Nick Rutter, Philip Marsh, Julia Boike

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostSnowPhysical geographyEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Snow coverGeologyGeographyGeomorphologyOceanographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Snow is a potent insulator, influencing the temperature of the active layer and the permafrost in the Arctic region. However, our understanding of spatial patterns of snow properties and their interplay with vegetation remains limited due to scarcity of local and regional snow data. Furthermore, the duration, depth, and physical properties of the Arctic snow cover are changing with rising air temperature and new precipitation patterns. We study the spatial snow distribution and its drivers and consequences around the Trail Valley Creek research catchment in the Northwest Territories, Canada. Our dataset includes a 143 km² snow depth raster captured on April 2, 2023, at a 1-meter spatial resolution, as well as data from 13 spatially distributed loggers measuring air/snow temperature, soil surface temperature, and soil temperature at 8 cm depth from August 27, 2022, to August 9, 2023. Detailed information on vegetation types, structure, and soil properties at all locations is included. Our analysis covers the timing of soil freeze and thaw, snow and soil temperatures, and their correlation with vegetation characteristics, particularly focusing on April snow depth. Our findings underscore the pivotal role of snow in regulating soil temperature, making it a key driver for permafrost protection or thaw. The results reveal significant variability in April snow depth across the 13 study locations, ranging from no snow to 1.7 meters, resulting in winter minimum soil temperatures between -31°C and -4°C. The study confirms that thicker snow cover contributes to warmer soil temperatures. While the soil at 8 cm freezes uniformly in mid-October across all sites, snow patterns lead to high variability in soil thawing dates, which span one month between May 10 and June 08, 2023. Understanding the spatial patterns of snow depth, thermal properties, and timing is crucial for assessing the snow effect on soil temperature. The large range of winter soil temperatures, which we observed, may lead to differences in thaw depth development in the following summer and potentially to talik formation affecting permafrost stability.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · 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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