A physics-informed machine learning (PIML) framework for projecting 21st-century permafrost extent in Northeast China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The degradation of marginal permafrost is a sensitive indicator of climate change, with far-reaching implications on regional ecosystems, hydrology, and infrastructure. Located near the southern limit of latitudinal permafrost (SLLP) in Eastern Asia, Northeast China has experienced pronounced permafrost retreat and persistent ground warming in recent decades. This study develops a physics-informed machine learning (PIML) framework that integrates the Temperature at the Top of Permafrost (TTOP) model, observed changes in land use and land cover (LULC), and climate projections from the Coupled Model Intercomparison Project 6 (CMIP6) to improve the understanding and prediction of permafrost dynamics in the region. Results indicate that, under the SSP5-8.5 scenario, permafrost extent may decline by more than 90 % by the end of the 21st century, primarily driven by a sharp reduction in the air freezing index (AFI), especially in high-latitude and high-elevation zones. Land use and cover changes (LUCC), particularly urban expansion and deforestation, further exacerbate ground thermal disturbances. Spatially, mountainous forested areas, such as the Da Xing’anling Mountains, exhibit relatively greater resilience to warming due to dense vegetation and complex topography that help buffer surface energy fluxes. Feature attribution analysis identifies surface temperature, snow cover duration, and vegetation as dominant drivers of permafrost stability, while Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) clustering reveals distinct degradation trajectories across different land cover types. This study highlights the complex interplay of climatic and anthropogenic factors in permafrost evolution and demonstrates the utility of integrating physical modelling with machine learning to support ecological conservation and infrastructure risk management in cold regions environment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».