Global, consistent, and efficient production of transient permafrost ensemble simulations for investigating climatic influences on slope failures
Notice bibliographique
Résumé
The magnitude and frequency of slope failures in permafrost zones have increased in recent decades. Permafrost warming and thawing represent major contributing factors to large slope failures, which have the potential to damage infrastructure and pose a risk to human life and surrounding ecosystems. Understanding the link between permafrost thaw and slope movement is thus crucial for identifying and adapting to related geohazards and increasing public safety in mountain communities.We aim to provide quantitative and time-dependent context for interpreting past events and establish correlations between slope failures and potential driving factors, such as changes in air temperatures, ground temperatures, thaw depth, and water availability. We demonstrate our system by investigating the change in these driving factors and their connection with recent slope movements in northern British Columbia and the Yukon.We developed a simulation workflow to generate 1D ensemble simulations of the ground thermal regime at any point globally, whose parameterization is helped by in-situ observations where available. Furthermore, we model temperature inversions in sub-arctic valleys where cold-air pooling is particularly intense in cold months and use it to correct 75 years of atmospheric reanalysis data forcing, increasing the accuracy and reliability of our results. We then produce summary statistics of drivers at permafrost landslide sites. This full-scale analysis is carried out for sites with varying degrees of remoteness, topographic parameters, and atmospheric conditions, producing an ‘ensemble’ of simulations. This framework allows for consistent and efficient production and analysis of mountain permafrost simulations in relation to slope failures. However, its main strength and appeal lie in its ability to be used globally and for a large number of sites, efficiently. Most workflows are contained in the Python packages SuPerSim and GlobSim, new packages for model testing and for producing climate change scenarios are added.We observe a general increase in extreme events in the variables we analyze compared to earlier decades, and we correlate their timings with those of landslides. Such research may help establish proxies for permafrost landslide preconditioning and triggers, providing a tool to support research and prediction concerning hazards in mountain terrain.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».