Life Cycles and Polycyclicity of Mega Retrogressive Thaw Slumps in Arctic Permafrost Revealed by 2D/3D Geophysics and Long‐Term Retreat Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mega retrogressive thaw slumps (MRTS, >10 6 m 3 ) are a major threat to Arctic infrastructure, alter regional biogeochemistry, and impact Arctic carbon budgets. However, processes initiating and reactivating MRTS are insufficiently understood. We hypothesize that MRTS preferentially develop a polycyclic behavior because the material is thermally and mechanically prepared for subsequent generation failure. In contrast to remote sensing, geophysical reconnaissance reveals the inner structure and relative thermal state of MRTS decameters beneath slump surfaces, potentially controlling polycyclicity. Based on their life cycle development, five (M)RTS were studied on Herschel Island, an MRTS hotspot on the Canadian Beaufort coast. We combine >2 km of electrical resistivity tomography (ERT), 500 m of ground‐penetrating radar (GPR) and annual monitoring of headwall retreat from 2004 to 2013 to reveal the thermal state, internal structure, and volume loss of slumps. ERT data were calibrated with unfrozen‐frozen transitions from frost probing of active layer thickness and shallow boreholes. In initial stage MRTS, ERT displays surficial thermal perturbations a few meters deep, coincident with recent mud pool and mud flow development. In early stage polycyclic MRTS, ERT shows decameter deep‐reaching thermal perturbations persisting even 300 years after the last activation. In peak‐stage polycyclic MRTS, 3D‐ERT highlights actively extending deep‐reaching thermal perturbations caused by gully incisions, mud slides and mud flows. GPR and headwall monitoring reveal structural disturbance by historical mud flows, ice‐rich permafrost, and a decadal quantification of headwall retreat and slump floor erosion. We show that geophysical signatures identify long‐lasting thermal and mechanical disturbances in MRTS predefining their susceptibility to polycyclic reactivation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».