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Enregistrement W4411383899 · doi:10.5194/egusphere-2025-2187

Quantifying Retrogressive Thaw Slump Mass Wasting and Carbon Mobilisation on the Qinghai-Tibet Plateau Using Multi-Modal Remote Sensing

2025· preprint· en· W4411383899 sur OpenAlexaffabout
Kathrin Maier, Zhuoxuan Xia, Lin Liu, Mark J. Lara, Jurjen van der Sluijs, Philipp Bernhard, Irena Hajnsek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensGovernment of Northwest Territories
Organismes subventionnairesChinese University of Hong KongLanzhou UniversityResearch Grants Council, University Grants CommitteeNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSlumpMass wastingPlateau (mathematics)Remote sensingModalCarbon fibersGeologyEnvironmental scienceGeochemistryGeotechnical engineeringMaterials scienceComposite materialMathematicsLandslide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Retrogressive Thaw Slumps (RTS) are slope failures triggered by permafrost thaw, occurring in ground-ice rich regions in the Arctic and on the Qinghai-Tibet Plateau (QTP). A strong warming trend has amplified RTS activity on the QTP in recent years. Although the region currently acts as a carbon sink, its 40 % permafrost-covered area holds substantial soil organic carbon (SOC) stocks. Intensifying thaw-driven mass wasting may transform the QTP into a net carbon source by mobilising previously frozen SOC and increasing decomposition. Despite this, regional remote sensing studies for quantifying RTS5 mass wasting, including material erosion volumes and SOC mobilisation, are lacking. Analysing time-series data from digital elevation models (DEM) enables direct observation of RTS activity by measuring changes in active area, volume of eroded material, and the overall magnitude of surface change. However, most available DEM sources lack sufficient spatial resolution and temporal frequency for comprehensive RTS monitoring. In contrast, optical data provides higher spatial resolution and more frequent observations, but lacks elevation information. We evaluated the mass wasting of RTS throughout the QTP from 2011 to 2020 by combining DEMs from bistatic Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) observations of the TanDEM-X mission with annual RTS inventories derived from high-resolution optical satellite images and geophysical soil property data to estimate erosion volume, ground ice loss, and SOC mobilisation. By combining modelled soil property datasets with multi-modal remote sensing data, we estimated that RTS activity in the QTP between 2011 and 2020 relocated 5.0225.350.75 × 107 m3 formerly frozen material, contributed to 3.5828.200.28 × 106 m3 loss of ground ice and mobilised 2.787.980.11 × 108 kg C organic carbon. We found a reliable power law scaling between the RTS area in the optical RTS inventory and the calculated volume change with α = 1.30 ± 0.01 (R2 = 0.88, p < 0.001) that potentially allows future research to transform the planimetric RTS area into volume estimates for large-scale and comprehensive investigations on RTS mass wasting and SOC mobilisation in QTP during the last decade. Despite the comparably recent initiation and smaller size of RTS in QTP, material erosion and SOC mobilisation in the past decade in QTP surpassed some regions in the Siberian Arctic, but remained up to 10 times lower than hotspots in the Canadian High Arctic. Although the current impact of RTS in QTP is relatively modest, affecting only 0.006 % of the total permafrost area and contributing less than 1 % to the regional carbon budget, the increasing rates of RTS activity suggest that this phenomenon could become more significant in the future. Our study underscores the importance of regional studies in understanding the impact of permafrost thaw on the carbon dynamics of QTP.

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)0,000
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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