MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6920855541 · doi:10.6084/m9.figshare.7476098.v1

Thermokarst lake expansion and carbon mobilization in polygonal tundra of Old Crow Flats, northern Yukon

2018· other· en· W6920855541 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2018
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermokarstPermafrostTundraPeatArcticShoreHydrology (agriculture)Total organic carbon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This poster was presented at the 2018 ArcticNet Scientific Meeting, in Ottawa, ON, held from Dec 10th to 14th, 2018.http://www.arcticnetmeetings.ca/asm2018/index.php Reference: Roy-Levillee P, Burn CR. (2018) Thermokarst lake expansion and carbon mobilization in polygonal tundra of Old Crow Flats, northern Yukon. In ArcticNet Scientific Meeting 2018, Ottawa, ON, December 10th to 14th 2018. doi: 10.6084/m9.figshare.7476098 Abstract: The expansion and drainage of thermokarst lakes respond to climatic trends and are an important part of the permafrost carbon feedback. The effects of climate on total lake area in thermokarst lowlands vary from region to region and may be monitored via remote-sensing, but it is difficult to interpret changes in lake area in terms of volumes of permafrost thawed and organic carbon released from permafrost. This is because the rates of subaerial and sublacustrine permafrost degradation associated with lake expansion, as well as the distribution of organics in the sediment profile, vary across Arctic lowlands due differences in environmental conditions. This research links changes in lake area with tridimensional estimates of permafrost degradation, and assesses associated changes in permafrost carbon storage at the landscape scale. The study area was a zone of polygonal tundra within Old Crow Flats (OCF), YT, a 5600 km2 Arctic peatland located in an inland basin separated from the Arctic Coast by mountains. The research objectives are: 1) to use remotely sensed imagery to assess rates of lake expansion and characterize the relation between lake size and shore erosion rates in the study area; 2) to use modelling in combination with ground temperature measurements and observations of talik geometry to estimate volumetric rates of permafrost degradation beneath expanding lakes; 3) to use field measurements of shore bank height and samples of permafrost to estimate organic carbon content where permafrost degradation is imminent. Results indicate that, between 1951 and 2011, lake expansion encroached on the surrounding tundra at an average rate of 0.27 km2 a-1. The total lake expansion during this period is approximately equal to the total lake area lost to catastrophic drainages in the 1060 km2 study area. Permafrost thaw occurred beneath the areas that became part of the lakes, and this loss of permafrost was compensated by the aggradation of permafrost in drained basins. However, lake expansion occurred via the erosion of organic-rich permafrost banks varying in height between 0.5 and 4 m, representing an additional loss of permafrost. Due to bank erosion alone, approximately 430 000 m3 a-1 of sediment fell in the lakes of the study area annually. This represents an input of organic carbon into the lakes of 0.22 Tg C a-1, of which 0.15 Tg C a-1 was stored in permafrost prior to being thawed during bank erosion. Comparatively, a doubling of active layer depth over the entire study area in the next 20 years would lead to the thawing of 0.01 Tg C a-1 of organic carbon previously stored in permafrost, less than one tenth of what would be released via bank erosion if current erosion rates are sustained. While current climate models with carbon budgets focus on active layer deepening as the main mechanism of permafrost degradation associated with carbon mobilisation, these research results highlight the importance of considering thermokarst lake expansion as a tridimensional process when quantifying the permafrost carbon feedback in Arctic lowlands.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshare→Travaux en français237 207→