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Enregistrement W4408431673 · doi:10.5194/egusphere-egu25-13480

Annual dynamics of Arctic lake ice pressure ridge formation in Teshekpuk Lake, Alaska

2025· preprint· en· W4408431673 sur OpenAlexaff
Rodrigo Corrêa Rangel, Benjamin Jones, A. Parsekian, Andrew R. Mahoney, Todd L. Sformo, Brian T. Person, Craig George

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRidgeGeologyArcticOceanographyShelf icePermafrostPhysical geographyArctic ice packClimatologyGeographyAntarctic sea icePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lake ice pressure ridges are compression ruptures that typically form due to large air temperature variations, occurring mostly on large lakes in cold environments such as the Arctic tundra and boreal regions. Quantifying pressure ridge occurrence is important for societal (e.g., natural hazards) and ecological (e.g., fish habitat) reasons. Lake ice pressure ridges can be categorized into two main types: overlapped and folded. Overlapped ridges, the more common type, occur when one side of the rupture shifts upward and overrides the other. In contrast, folded ridges develop when both sides of the rupture buckle, creating upward or downward folds. Here, we document the presence and dynamics of an annual Arctic lake ice pressure ridge in Teshekpuk Lake, Alaska, which is the largest (~830 km2) thermokarst lake in the world. We combine (1) field observations, including photos, time-lapse camera, temperature and ground-penetrating radar (GPR) measurements, and (2) remote sensing observations, including satellite synthetic aperture radar (SAR) and uncrewed aerial vehicle (UAV) surveys. GPR (800 MHz) data was acquired on April 29 and May 4, 2022, along several transects perpendicular and parallel to the pressure ridge, showing its internal structure and thickness (up to ~3 m) variation. Lake ice temperature dataset, time-lapse camera images, and UAV orthoimages from late April and early May 2022 revealed that the pressure ridge activity increased as the ice surface temperatures warmed. Moreover, we compiled spaceborne SAR data between 2007 and 2025 to document the distribution of pressure ridges in 5 km grid cells over the time series, revealing that ridges occurred across most of the lake area but preferentially along the lake center and north and south margins. Finally, interferometric SAR (InSAR) data between April 19 and May 1, 2022, shows a common "split bullseye" pattern, indicating failure and buckling of the ice under compressive stress. These findings provide a comprehensive understanding of the formation, dynamics, and spatial distribution of lake ice pressure ridge formation in Teshekpuk Lake, offering critical insights into their ecological and societal implications in the context of a changing climate.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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