Modelling air, ground surface, and permafrost temperature variability across four dissimilar valleys, Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Spatial maps of the air and ground thermal regime were generated for four Yukon valleys. The aim was to model air, ground surface, and ground temperature (at fine spatial resolution) using locally measured inverted surface lapse rates (SLR) to better predict temperature along an elevation gradient. These local models were then compared to a regional permafrost probability model, which utilized differing inversion assumptions, as well as circumpolar and national models generated without considering inversions. Overall, permafrost probability in the regional model matched well with the local models where assumptions of treeline and inverted SLRs held true. When normal SLRs were assumed, permafrost presence was overestimated in each valley. This discrepancy was greatest at high elevations where permafrost was predicted to be the coldest and most widespread. However, the difference between valleys was dependent on surface and subsurface characteristics such as higher snow cover, mature forest, or thick organic layers which show a greater disassociation from the air temperature overall. Appropriate characterization of the SLR is essential for accurate predictions of the ground thermal regime’s spatial distribution and permafrost presence. These models also provide a starting point for better predictions of warming in these valleys and other areas subject to inversions of similar magnitudes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».