Characterizing runoff response to rainfall in permafrost catchments and its implications for hydrological and biogeochemical fluxes in a warming climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Understanding how Arctic catchments respond to rainfall is critical for anticipating hydrological and biogeochemical effects of a warming climate. We use ensemble rainfall-runoff analysis (ERRA) to identify how runoff response to rainfall varies with meteorological, subsurface, and geomorphic conditions across three permafrost catchments: Upper Kuparuk (Alaska) and the Goose and Ptarmigan catchments (Cape Bounty, Canadian High Arctic). ERRA enables us to quantify event-scale runoff responses to rainfall using high-resolution, multi-year hydrometeorological datasets, and test how variations in rainfall intensity, thaw depth, antecedent wetness, and active layer detachments (ALDs) affect runoff behavior. Our results show that peak runoff response increases by more than five-fold in response to increases in antecedent streamflow (a proxy for antecedent moisture), and is also higher in summers with higher average precipitation. By contrast, warmer winters and springs, likely linked to deeper thaw and increased subsurface storage capacity, are associated with reduced runoff sensitivity to rainfall. Furthermore, a paired watershed comparison shows that streamflow and riverine fluxes of dissolved solids, suspended sediment, and particulate organic carbon are more readily mobilized by rainfall inputs when ALDs are present. Considered together, these findings highlight the difficulty in generalizing climate-driven runoff trends in permafrost regions subject to competing and interacting controls, such as precipitation intensity, storage capacity and permafrost stability. Our findings offer a more nuanced alternative to broad classifications of Arctic landscapes as “drying” or “wetting” under climate change.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».