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Enregistrement W4413488763 · doi:10.5194/egusphere-2025-2649

Simulating soil heat transfer with excess ice, erosion and deposition, guaranteed energy conservation, adaptive mesh refinement, and accurate spin-up (FreeThawXice1D)

2025· article· en· W4413488763 sur OpenAlexafffund
Niccolò Tubini, Stephan Gruber

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversità degli Studi di TrentoAlliance de recherche numérique du CanadaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésErosionDeposition (geology)Heat transferEnergy conservationAdaptive mesh refinementEnvironmental scienceEnergy (signal processing)MechanicsEarth scienceGeologyHydrology (agriculture)Materials scienceGeomorphologyPhysicsComputer scienceGeotechnical engineeringComputational scienceEngineeringStructural basinElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Thawing permafrost with excess ground ice can cause surface subsidence, damage to infrastructure, and long-term environmental changes. Accurate simulation of the depth, timing, and magnitude of excess-ice melt is important but remains difficult due to nonlinear phase-change dynamics, limitations in model resolution, and the computational challenges of conserving energy over long timescales. Many models blur key features such as the depth of thaw fronts, leading to uncertainty in assessing related hazards. To address this, we developed a one-dimensional heat-transfer model that can accurately represent the melting of excess ice along with changes in soil geometry due to erosion or deposition. Innovations include adaptive mesh refinement around the melting point, separate treatment of excess and pore ice, and a two-step spin-up routine that ensures thermal equilibrium in deep profiles. The model uses a semi-implicit scheme with a nested Newton solver that guarantees energy conservation and convergence at large time steps. Test cases show that model resolution and regridding influence the timing and magnitude of surface subsidence and thaw penetration. Tracking permafrost change requires representing the dynamic ground-surface elevation and reporting measurements either relative to it or as heights above a fixed datum. Cases with erosion or deposition demonstrate that even modest changes to surface geometry can alter subsurface thermal regimes, and delay or accelerate ice melt. FreeThawXice1D provides a reliable and extensible tool for research, model testing, and scenario analysis. Its robust numerics and accuracy make it suitable for improving the realism of long-term permafrost simulations and supporting adaptation decisions in cold regions.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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