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Enregistrement W4415419720 · doi:10.5194/tc-19-4855-2025

Quantifying retrogressive thaw slump mass wasting and carbon mobilisation on the Qinghai-Tibet Plateau using multi-modal remote sensing

2025· article· en· W4415419720 sur OpenAlexaffabout
Kathrin Maier, Zhuoxuan Xia, Lin Liu, Mark J. Lara, Jurjen van der Sluijs, Philipp Bernhard, Irena Hajnsek

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGovernment of Northwest Territories
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionChinese University of Hong KongLanzhou UniversityResearch Grants Council, University Grants CommitteeNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPermafrostMass wastingDigital elevation modelPlateau (mathematics)Soil carbonErosionSynthetic aperture radarThermokarstArctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Retrogressive Thaw Slumps (RTS) are slope failures triggered by permafrost thaw that occur in ground-ice-rich regions of the Arctic and the Qinghai-Tibet Plateau (QTP). A strong warming trend has amplified RTS activity on the QTP in recent years. Although the region currently acts as a carbon sink, its permafrost-covered area (40 %) contains substantial soil organic carbon (SOC) stocks. Intensifying thaw-driven mass wasting may transform the QTP into a net carbon source by mobilising previously frozen SOC and enhancing decomposition. Yet, regional remote sensing studies have not yet quantified RTS mass wasting, including material erosion volumes and associated SOC mobilisation. Analysing time-series data from digital elevation models (DEMs) enables direct observation of RTS activity by measuring changes in active area, eroded material volume, and the overall magnitude of surface change. However, most available DEM sources lack the spatial resolution and temporal frequency required for comprehensive RTS monitoring. In contrast, optical data provide higher spatial resolution and more frequent observations, but lack elevation information. Here, we evaluated RTS mass wasting across the QTP from 2011 to 2020 by combining DEMs derived from bistatic Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) observations of the TanDEM-X mission with annual RTS inventories generated from high-resolution optical satellite imagery and geophysical soil property data to estimate erosion volume, ground ice loss, and SOC mobilisation. We estimated that RTS activity on the QTP during 2011–2020 relocated 5.020.7525.35×107 m3 previously frozen material, resulting in a loss of 3.580.2828.20×106 m3 of ground ice, and mobilised 2.780.117.98×108 kg C of organic carbon. We found a reliable power-law scaling relationship between RTS area in the optical RTS inventory and calculated volume change, with α values ranging from 1.20±0.01 to 1.30±0.01 (R2=0.87, p<0.001) depending on the regression model used, which may readily transform planimetric RTS area into volume estimates at scale on the QTP. Despite the relatively recent initiation and smaller size of RTSs on the QTP, material erosion and SOC mobilisation over the past decade exceeded levels in some Siberian Arctic regions, but remained up to 10 times lower than hotspots in the Canadian High Arctic. While current RTS impacts on the QTP are relatively modest, affecting < 0.01 % of the total permafrost area and contributing approximately 0.1 % to the regional carbon budget, the accelerating rates of RTS activity indicate that this phenomenon could become increasingly significant in the future. Our findings highlight the importance of regional studies in advancing our understanding of permafrost thaw-driven changes to the carbon dynamics of rapidly changing permafrost ecosystems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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