The freezing‒thawing index and permafrost extent in pan-Arctic experienced rapid changes following the global warming hiatus
Notice bibliographique
Résumé
Global ground surface temperatures experienced a rapid increase following the end of the global warming hiatus in 2013. The rapid temperature increase has potential to drive changes in FDD/TDD and permafrost extent in pan-Arctic. In this study, the temporal and spatial trends of air freezing‒thawing index (AFDD/ATDD) and ground surface freezing‒thawing index (GFDD/GTDD) in pan-Arctic from 2003 to 2023 were analyzed, with a particular focus on the changes between the decades preceding and following 2013. The changes in permafrost extent were also analyzed. The results indicate that from 2003 to 2023, the AFDD and GFDD significantly ( p < 0.05) decreased at rates of 11.07 and 5.34 °C d per year, while the ATDD and GTDD significantly increased at rates of 7.69 and 4.34 °C d per year ( p < 0.05), respectively. The FDD/TDD experienced rapid changes after the global warming hiatus, with the decreasing rates in AFDD and GFDD intensifying after 2013 to 15.75 °C d per year and 6.27 °C d per year, respectively, and increasing rates in ATDD and GTDD intensifying after 2013 to 15.88 °C d per year and 8.50 °C d per year, respectively. The permafrost area in pan-Arctic experienced a decline from 13.4 × 10 6 km 2 in 2003–2013 to 12.51 × 10 6 km 2 in 2014–2023, representing a decadal reduction of 0.78 × 10 6 km 2 (6.64%). The rapid decadal reduction in permafrost extent surpassed the decadal changes projected by historical trend since 1901, despite a slight expansion in southern Canada. The results provide novel insights into recent changes in FDD/TDD and permafrost extent.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».