Determining TTOP model parameter importance and overall performance across northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Modelling current permafrost distribution and response to a warming climate depends on understanding which factors most strongly control ground temperatures. The Temperature at the Top of Permafrost (TTOP) model provides a simple, widely used framework for estimating permafrost presence and thermal state, yet its sensitivity to key parameters remains poorly quantified across diverse northern environments. This study evaluates the relative influence of TTOP model parameters using ground and air temperature data from 330 sites across northern Canada. A leave – one – out cross-validation approach combined with random forest analysis was used to assess both model sensitivity and variable importance. Results show that TTOP performance is dominated by freezing-season conditions—particularly the freezing n-factor and freezing degree days—while thaw-season parameters exert less control. Sensitivity patterns vary by region, with thawing parameters becoming more influential where the duration of the freezing and thawing seasons is similar. Machine-learning results highlight the additional importance of thermal offset and mean surface temperatures, emphasizing the importance of substrate properties. While the model generally reproduces observed ground temperatures well, parameters derived from landcover classes were not transferable between sites, underscoring the importance of locally calibrated inputs. Overall, this study clarifies how different climatic and environmental factors shape the accuracy of permafrost temperature modelling and provides practical guidance for improving parameterization in regional and global permafrost models.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».