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Enregistrement W4416101132 · doi:10.5194/essd-2025-557

A Comprehensive Database of Thawing Permafrost Locations Across Alaska

2025· preprint· W4416101132 sur OpenAlexaff
Hailey Webb, Ethan Pierce, Benjamin W. Abbott, William B. Bowden, Yaping Chen, Yating Chen, Thomas A. Douglas, Joel F. Eklof, E. S. Euskirchen, Moritz Langer, Isla H. Myers‐Smith, Irina Overeem, Jens Strauß, Katey Walter Anthony, Kang Wang, M. A. Whitley, Merritt R. Turetsky

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeU.S. Army Corps of EngineersStrategic Environmental Research and Development ProgramOffice of Polar ProgramsU.S. Department of Defense
Mots-clésPermafrostThermokarstArcticSpatial distributionClimate changeGlobal warmingSpatial ecologyGeographic information system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Arctic is warming nearly four times faster than the global average, leading to widespread permafrost thaw degradation with profound implications for ecosystems, infrastructure, and global climate feedbacks. While gradual permafrost thaw occurs over decades, abrupt thaw events – such as thermokarst formation or retrogressive thaw slumps – can rapidly alter ecosystems and severely damage infrastructure. Although abrupt thaw is increasingly widespread, comprehensive datasets that map its spatial distribution at regional scales for land managers and local governments are still lacking. To address this gap, we created the Alaska Permafrost Thaw Database, an open-access, collaborative database which compiles 19,540 permafrost thaw and thermokarst locations across Alaska from 44 sources, integrating field observations, remote sensing products, and the published literature. This database spans observations from 1950 through present and incorporates datasets of varying spatial resolution, ranging from field-based point measurements to remotely sensed products (1–125 m), providing statewide coverage across Alaska. The dataset includes abrupt thaw features and sites experiencing gradual top-down thaw that can help to support comparative analysis and predictive modeling. We used this database to explore relationships between thaw type (abrupt vs. non-abrupt) and topographic metrics (i.e., slope, relative elevation, and potential incoming solar radiation), analyze the distribution of various thaw features across Alaska’s major ecoregions, and compare the database to current spatial datasets of ground ice and Yedoma. Our analysis shows abrupt thaw features are more prevalent in lowlands and depressions while gradual top-down and lateral thaw features are more commonly associated with areas receiving higher potential incoming solar radiation such as south facing slopes and open clearings. We also found substantial mismatches between ice-driven thaw processes and existing ground ice and Yedoma maps, likely reflecting the coarse resolution of current mapping products relative to the fine-scale nature of field measurements and highlighting the limitations of current datasets for local-scale prediction. The database provides direct, empirical evidence of actively thawing and stable permafrost locations and can be used to inform and validate ground ice mapping. By comparing the database with physiographic characteristics and remotely sensed measurements, the database can guide future field campaigns in areas with little to no observations. As permafrost thaw transforms Arctic landscapes, high-resolution, accessible spatial data – such as our thaw database – will be critical for informing climate mitigation and adaptation strategies. The Alaska Permafrost Thaw Database is openly available at Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.16996415), which provides a link to the GitHub repository and access to all versions; this paper describes version 2.0.0.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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