Are Arctic rivers speeding up or slowing down? Riverbank positions and migration rates of rivers in Alaska and Arctic Canada (1972-2020)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The pace of Arctic river migration exerts a first-order control on the mobilization timescales for the 1,700 Pg of carbon currently trapped within frozen and thawing permafrost. However, there is no consensus about whether Arctic rivers are responding to regional warming by speeding up or slowing down. Here, we reconstruct migration rates over the period 1972–2020 for Arctic and sub-Arctic rivers spanning 1,500-km of length and a variety of environments. We find that rivers in discontinuous permafrost experienced a systematic acceleration over the last 50 years, whereas rivers in continuous permafrost experienced a systematic slowdown. We identify two competing mechanisms responsible for this bifurcating behavior: a decline in the erosive intensity of river-ice breakup has supported slower migration, whereas thaw of permafrost riverbanks has caused faster migration. Other proposed mechanisms--including Arctic greening and changes in water discharge, water temperature, and riverine sediment loads--are unlikely to be driving the observed trends. Manuscript citation: Geyman, E.C. and Lamb, M.P. How fast will rivers migrate in a warmer Arctic? Insights from the last fifty years. In revision. 2025. This dataset consists of 5 parts: (1) "Arctic_river_timeseries_database.xlsx" - Summary data table listing the n = 20 analyzed rivers, their average migration rates and estimated changes in migration rate over the interval 1972-2020, and various physical and environmental parameters for each river (channel width, latitude and longitude, above-ground biomass density, greening vs. browning trend, floodplain permafrost content, mean annual temperature, etc.) (2) "Landsat_scene_IDs.xlsx" - Data table listing the scene IDs for the Landsat images used to extract riverbank positions over the period 1972-2020. (3) "Riverbank_position_shapefiles.zip" - Zip folder containing ESRI shapefiles of the left and right riverbank positions digitized from each Landsat image. The shapefiles are named following the convention: YYYY_MM_DD_lx.shp and YYYY_MM_DD_rx.shp, where YYYY is the year, MM is the month, and DD is the day, and lx and rx represent the left and right riverbanks, respectively. [Note: left and right are based on the convention of looking downstream]. (4) "Channel_belt_shapefiles.zip" - Zip folder containing ESRI shapefiles of polygons outlining the channel belts for each investigated river reach. (5) "MatlabCode.zip" - Zip folder containing Matlab code used to perform the analysis in Geyman & Lamb, 2025 (see citation above). See the README.txt document for a detailed description of the datasets and metadata. Final notes: This dataset builds on the existing dataset of Ielpi et al. (https://doi.org/10.5281/zenodo.7556050), which contains digitized left bank and right bank positions (1972-2020) for n = 10 Arctic river reaches in Alaska and Arctic Canada: the Big River, Kuparuk River, Mackenzie River, Kobuk River, Tanana River, Yukon River, Porcupine River, Kuskokwim River, Stewart River, and Slave River. Here, we build on the existing dataset by adding riverbank positions (1972-2020) for an additional n = 12 river reaches. The combined dataset (n = 22 river reaches) is included here. If using this dataset, please also credit the original authors of the Ielpi et al. dataset.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».