A probabilistic methodology to estimate site-scale thaw settlement in permafrost terrain under climate change
Notice bibliographique
Résumé
In permafrost terrain climate change poses a severe threat to infrastructure. Deterministic methods for predicting soil temperature profiles struggle to account for inherent uncertainties in soil properties and surface conditions such as spatial and temporal variations and heterogeneity in surface material characteristics. This paper addresses this limitation by developing a probabilistic thermal analysis model using Monte Carlo simulations in Python, integrated with TEMP/W software. The model provides an estimate of site-scale thaw depth and associated thaw settlement of permafrost sediments in Hudson Bay Railway region under the worst-case climate scenario predictions for 2023–2100. The results of this study indicate that understanding the initial ground temperature conditions is critical for realistic predictions of both short-term and long-term thaw depths and thaw settlement variability. This research reveals that climate warming trends will likely accelerate the rate and depth of permafrost thaw, as evidenced by the increasing variability of possible thaw depth and settlements, which become more diverse and exhibit multiple probabilities as climate warming intensifies throughout the century. The methodology was also used to understand the sensitivity of input parameters and identified moisture content and thawing and freezing indices as the key drivers influencing the magnitude and variability of estimated thaw settlement, respectively. The methodology presented in this study provides valuable information on the distribution of potential outcomes when climate change is incorporated into thaw prediction. This research builds on existing knowledge of uncertainties in permafrost modeling with climate change scenarios and contributes by providing a probabilistic framework that integrates these uncertainties into infrastructure resilience, serviceability, and maintenance assessments. • Initial temperature profile effects on the thawed layer and thaw settlement varies by time. • Thaw settlement's uncertainty in prediction is lower than thaw depth. • Probability distributions for thawed layer and thaw settlement evolve over time. • Moisture content is inversely related to thawed layer and thaw settlement. • Surface material is key in thawed layer and thaw settlement's uncertainty.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».