The Role of Land Cover Classes and Rainfall Events on the Active Layer Thermal Regime in the High Arctic
Notice bibliographique
Résumé
The active layer’s thermal regime, which includes surface energy exchanges and soil thawing/freezing characteristics, is sensitive to environmental factors and processes, and has important implications on biogeochemical, hydrological and geomorphic processes. High Arctic land cover classes were hypothesized to affect the active layer’s thermal regime because they represent variations in environmental factors (e.g., vegetation cover, snow cover and soil moisture content). The objectives of this research were to fill knowledge gaps on the: 1) relationship between land cover classes and active layer thermal regimes, and on the 2) role of rainfall on active layer temperatures in the High Arctic. To address these objectives, air temperature, precipitation, soil temperature and soil moisture data were recorded within three land cover classes (polar semi-desert, mesic tundra and wet sedge) at the Cape Bounty Arctic Watershed Observatory (CBAWO), Nunavut, between 2012 and 2019. The data were used to calculate surface energy exchange (n-factors, surface offsets), mean annual ground temperature at 15 cm depth (MAGT15cm), mean annual ground temperature at the top of permafrost (TTOP), and empirical and modelled maximum thaw depth (MTD). The data were also used to determine characteristics of soil thawing and freezing, ground ice formation and melt, and the active layer’s thermal responses to rainfall. Results showed significant (p < 0.05) interclass differences in n-factors between all three land cover classes. However, MAGT15cm, TTOP and MTD were not significantly different (p > 0.05) between land cover classes (excluding wet sedge where MTD was not calculated), and the empirical MTD was consistently shallower than the modelled MTD. The soil temperature responses to rainfall were consistent between land cover classes and mostly consisted of a dampening of peak diel soil temperatures and a convergence of temperatures with depth. This study was unsuccessful at identifying ice formation and melt within the active layer by purely thermal measures. These results improve our understanding of the relationships between High Arctic land cover classes, rainfall events and the active layer thermal regime, which is critical for our ability to accurately model and predict hydrological and biogeochemical processes, permafrost degradation and landscape stability in continuous permafrost regions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».