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Enregistrement W4404021357 · doi:10.5200/gm.2023.4

Analysis of continuous and discontinuous permafrost surface deformations using sentinel-1 insar, a case of iškoras and longyearbyen

2023· article· en· W4404021357 sur OpenAlexaboutno aff
Elzė Buslavičiūtė

Notice bibliographique

RevueGeografijos metraštis / The Geographical Yearbook · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterferometric synthetic aperture radarPermafrostGeologyGeodesySurface (topology)Environmental scienceRemote sensingMathematicsGeometrySynthetic aperture radarOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Covering around a quarter of the exposed land surface in the Northern Hemisphere (Zhang et al., 2008), permafrost has a vital impact on the sustainability of the Arctic and global ecosystems. Frozen soils are carbon sinks that hold around twice as much carbon as the atmosphere (Schuur et al., 2015). It is generally accepted that the Arctic is warming two or three times faster than the global average (Pithan & Mauritsen, 2014) and that permafrost temperatures have increased during the last three decades (Brown & Romanovsky, 2008; Vaughan et al., 2013). Due to these increasing temperatures, carbon dioxide (CO2), as well as methane (CH4), can be released and result in further strengthening of positive climate feedback (Biskaborn et al., 2019; Schuur et al., 2015; Schuur et al., 2009; van Huissteden & Dolman, 2012; Zimov et al., 2006). It is estimated that from 2020 to the end of the century, cumulative net C loss from the frozen soils could reach 4.18–10.00 kgC/m2 (Schuur et al., 2021). Around 50 to 90 percent of near-surface permafrost can be lost by the end of the century with devastating consequences (Chadburn et al., 2017; Nitze et al., 2018). Groundwater flow and the physical surface and near-surface processes in sub-arctic topography and are largely determined by permafrost freezing and thawing dynamics (Walvoord & Kurylyk, 2016). Freeze-thaw cycles can also result in surface deformations, which are hazardous for settlements and infrastructure laid on once firm soils (Hjort et al., 2018, 2022; Nelson et al., 2001; Raynolds et al., 2014). Groundwater flow and the physical surface and near-surface processes in sub-arctic topography and are largely determined by permafrost freezing and thawing dynamics (Walvoord & Kurylyk, 2016). Freeze-thaw cycles can also result in surface deformations, which are hazardous for settlements and infrastructure laid on once firm soils (Hjort et al., 2018, 2022; Nelson et al., 2001; Raynolds et al., 2014). The relevance of the issues mentioned before determines that in recent years there has been considerable effort in the application of different remote sensing techniques to monitor permafrost degradation (Philipp et al., 2021). Optical, as well as thermal and microwave remote sensing has been used to monitor landslides (Hao et al., 2019; Kääb, 2002), pingos (Samsonov et al., 2016), patterned ground (Lousada et al., 2018), active layer thickness (Schaefer et al., 2015), greenhouse gas emissions (Curasi et al., 2016; Song et al., 2012) and other processes and characteristics connected to permafrost. Many studies of permafrost degradation have been performed using InSAR interferometry. Because thawing ice-rich permafrost is one of the main natural causes of land subsidence (Kok & Costa, 2021), techniques, such as GNSS interferometric reflectometry (Zhang & Liu, 2021), Differential GPS (Little et al., 2003; Liu & Larson, 2018; J. Zhang et al., 2020) and Differential Interferometric SAR (D-InSAR) (e.g., Chen et al., 2020; Rykhus & Lu, 2008; Strozzi et al., 2018; Z. Wang & Li, 1999) have been used to monitor vertical surface deformations in permafrost areas. Studies in this field focused mainly on Alaska (Chen et al., 2020; Liu et al., 2010; Rykhus & Lu, 2008; Wang & Li, 1999), Canada (Short et al., 2011; Wang et al., 2020) and Qinghai-Tibet Plateau (Chen et al., 2013; Chen et al., 2022; Daout et al., 2017; Wang et al., 2022; Wang et al., 2019; Zhang et al., 2019). Only a few authors chose Svalbard (Rouyet et al., 2019) or Greenland (Strozzi et al., 2018) for analysis of land subsidence due to permafrost thawing. To our knowledge, no multi-temporal studies have yet been performed in northern Norway lowlands, which is one of the focus areas in this study. The majority of the mentioned studies used C-band SAR, with the exception of a few using L-band (Abe et al., 2020). Sentinel-1, used in this study, carries a C-band SAR instrument. Its high temporal resolution of 6 to 12 days has been acknowledged as a major advantage in monitoring permafrost dynamics (e.g., Rouyet et al., 2019; Strozzi et al., 2018; Zhang et al., 2019). Our study aims to analyze surface deformation patterns in continuous and discontinuous permafrost areas using InSAR remote sensing technique. This study has the following tasks: 1) to create seasonal surface subsidence maps and databases using high temporal frequency interferometric data, 2) to evaluate surface subsidence trends over different sediment areas, 3) to compare coherence values over two study areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2023
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