Numerical simulations of the influence of the seasonal snow cover on the occurrence of permafrost at high latitudes
Notice bibliographique
Résumé
It has repeatedly been reported that snow cover is a dominating factor in determining the presence or absence of permafrost in the discontinuous and sporadic permafrost regions. The temperature at the snow-soil interface by the end of winter, known as the bottom temperature of winter snow (BTS) method, has been used to detect the existence of permafrost in European alpine regions when the maximum snow depth is about 1.0 m or greater. A critical snow thickness of about 50 cm or greater can prevent the development of permafrost in eastern Hudson Bay, Canada. The objective of this study is to investigate the impact of snow cover on the presence or absence of permafrost in cold regions through numerical simulations. A one-dimensional heat transfer model with phase change and a snow cover regime is used to simulate energy exchange between deep soils and the atmosphere. The model has been validated against the in situ data in the Arctic. The simulation results indicate that both snow depth and the onset date of snow cover establishment are important parameters in relation to the presence or absence of permafrost. Early establishment of snow cover can make permafrost disappear, even with a relatively thin snow cover. Permafrost may survive when snow cover starts after the middle of December even with a snow thickness >1.0 m. This effect of snow cover on the ground thermal regime can be explained with reference to the pattern of seasonal temperature variation. Early establishment of snow cover enhances the insulating impact over the entire cold season, thus warming and eventually thawing the permafrost. The insulating effect is substantially reduced when snow cover starts relatively late and snowmelt in the spring creates a huge heat sink, resulting in a favorable combination for permafrost existence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».