Experimental investigation of wave-forced heat convection across water-permafrost boundaries
Notice bibliographique
Résumé
Arctic permafrost coastlines are retreating faster as climate warming intensifies. Accurate modelling of the thermomechanical process is hindered by a lack of direct measurement of heat flux or heat transfer coefficients ( h w ) at the water-permafrost interface. This study presents the first, direct laboratory measurements of wave-induced convective heat transfer coefficients. In twelve wave-flume experiments, artificial permafrost samples were exposed to air, still water, and irregular waves (0.02–0.04 m height; 0.8–1.2 s period). Embedded resistance temperature detectors tracked temperature changes at high spatial and temporal resolution, allowing for precise heat flux and heat transfer coefficient calculations. Under wave action, thaw-front advanced rapidly into the permafrost blocks at about 160–350 mmh −1 compared to 3.24 mmh −1 in air and 50.14 mmh −1 in still water. Similarly, heat transfer coefficient ranged from 459 to 1210 Wm −2 K −1 in wave tests, significantly exceeding those for still water (~165 Wm −2 K −1 ) and air exposure (~4.4 Wm −2 K −1 ) tests. Heat flux correlated most strongly with wave height; higher ice content slowed thawing but did not evidently affect h w magnitude. A novel empirical model was developed that pioneers the linking of h w to surf similarity and dimensionless wave height and period. With strong predictive performance (R 2 = 0.89, RMSE = 81.1 Wm −2 K −1 ), the model provides a practical, experimentally validated tool for specifying h w in coastal permafrost erosion models, eliminating the reliance on parameter tuning required by previous analytical approaches. Overall, this study demonstrates the critical role of waves in heat delivery to permafrost coastlines.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».