Climate Warming Impact on Permafrost in Alaska and the Western Arctic of Canada and Arctic Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic has been warming much faster than the global average, known as Arctic amplification. The active layer is seasonally frozen in winter and thaws in summer. In the 2017 Arctic Boreal Vulnerability Experiment (ABoVE) airborne campaign, airborne L- and P- band synthetic aperture radar (SAR) was used to acquire a dataset of active layer thickness (ALT) and vertical soil moisture profile, at 30 m resolution for 51 swaths across the ABoVE domain. Using a thawing degree day (TDD) model, ALT=K√TDD, we estimated ALT along the ABoVE swaths employing the 2-m air temperature from ERA5. The coefficient (K) calibrated has an R2=0.9783. We also obtained an excellent fit between ALT and K√(TDD/θ) where θ is the soil moisture from ERA5 (R2=0.9719). Output based on shared-social economic pathway (SSP) climate scenarios SSP 1-2.6, SSP 2-4.5, and SSP 5-8.5 from seven global climate models (GCMs), statistically downscaled to 25-km resolution, was used to project the impacts of climate warming on ALT. Assuming ALT=K√TDD, the projections of UKESM1-0-LL GCM resulted in the largest projected ALT, up to about 0.7 m in 2080s under SSP5-8.5. Given that the mean observed ALT of the study sites is about 0.482 m, this implies that ALT will increase by 0.074 to 0.217 m (15% and 45%) in 2080s. This will have substantial impacts on Arctic infrastructure. The projected settlement Iset (cm) of 1 to 7 cm will also impact the infrastructure, especially by differential settlement due to the high spatial variability of ALT and soil moisture, given at local scale the actual thawing will partly depend on thaw sensitivity of the material and potential thaw strain, which could vary widely from location to location.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».