Uncovering the Ground Thermal Regime of Coastal Labrador: The Influential Effects of Snow and Vegetation on Ground Temperatures
Notice bibliographique
Résumé
The ground thermal regime of Arctic and Subarctic regions is impacted by climate and local scale factors. Snow cover has been linked to differences in ground temperatures over short distances (< 5 m) because of its thermal buffering properties which slows energy exchanges between the ground and atmosphere. Accurate derivation and characterization of the effects of snow cover on the ground thermal regime is essential for predicting the future impacts of climate change in northern Canada. This thesis presents a machine learning-based method for estimating snow cover from local ground surface temperature (GST) and air temperature measurements and was tested using modelled and in situ data. Results were compared against two other commonly used snow prediction methods, which select thresholds of either 1) the standard deviation of GST or 2) the difference between the standard deviations of air and surface temperatures. The machine learning method showed better performance for the modelled data and comparable performance with the in situ data compared to the other techniques. Variations in snow and ground temperatures were further analyzed with extensive field investigations at two field sites in coastal Labrador which includes a permafrost probability analysis. Results showed that mean annual ground surface temperatures (MAGST) was significantly correlated (p < 0.05) at our southern site with microclimate indices (freezing n-factor [r=-0.70], surface offset [r=0.99], nival offset [r=0.71]) while our northern site had significant correlations with both in situ ecosystem focused indices (snow depth [r=0.78], snow water equivalent [r=0.77]) and microclimate indices (freezing n-factor [r=-0.93], surface offset [r=0.99], nival offset [0.93]). Permafrost probability results showed a 10% likelihood across all 35 logger locations with all probable permafrost locations within our northern site at tundra and wetland ecotypes of low snow accumulation. Overall, this research will improve our ability to model snow-ground interactions and offers a step forward in our understanding of ground thermal heterogeneity in coastal environments. This work will support the next generation of permafrost and ground thermal modelling in coastal Labrador.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».