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Enregistrement W7047024874

Einfluss von Hangbewegungen auf Kohlenstoffspeicher und Küstenerosion in Permafrostgebieten

2015· dissertation· en· W7047024874 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuepublish.UP (University of Potsdam) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostErosionCoastal erosionMass wastingArcticThermokarstSoil carbonDeposition (geology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accelerated permafrost thaw under the warming Arctic climate can have a significant impact on Arctic landscapes. Areas underlain by permafrost store high amounts of soil organic carbon (SOC). Permafrost disturbances may contribute to increased release of carbon dioxide and methane to the atmosphere. Coastal erosion, amplified through a decrease in Arctic sea-ice extent, may also mobilise SOC from permafrost. Large expanses of permafrost affected land are characterised by intense mass-wasting processes such as solifluction, active-layer detachments and retrogressive thaw slumping. Our aim is to assess the influence of mass wasting on SOC storage and coastal erosion. We studied SOC storage on Herschel Island by analysing active-layer and permafrost samples, and compared non-disturbed sites to those characterised by mass wasting. Mass-wasting sites showed decreased SOC storage and material compaction, whereas sites characterised by material accumulation showed increased storage. The SOC storage on Herschel Island is also significantly correlated to catenary position and other slope characteristics. We estimated SOC storage on Herschel Island to be 34.8 kg C m-2. This is comparable to similar environments in northwest Canada and Alaska. Coastal erosion was analysed using high resolution digital elevation models (DEMs). Two LIDAR scanning of the Yukon Coast were done in 2012 and 2013. Two DEMs with 1 m horizontal resolution were generated and used to analyse elevation changes along the coast. The results indicate considerable spatial variability in short-term coastline erosion and progradation. The high variability was related to the presence of mass-wasting processes. Erosion and deposition extremes were recorded where the retrogressive thaw slump (RTS) activity was most pronounced. Released sediment can be transported by longshore drift and affects not only the coastal processes in situ but also along adjacent coasts. We also calculated volumetric coastal erosion for Herschel Island by comparing a stereo-photogrammetrically derived DEM from 2004 with LIDAR DEMs. We compared this volumetric erosion to planimetric erosion, which was based on coastlines digitised from satellite imagery. We found a complex relationship between planimetric and volumetric coastal erosion, which we attribute to frequent occurrence of mass-wasting processes along the coasts. Our results suggest that volumetric erosion corresponds better with environmental forcing and is more suitable for the estimation of organic carbon fluxes than planimetric erosion. Mass wasting can decrease SOC storage by several mechanisms. Increased aeration following disturbance may increase microbial activity, which accelerates organic matter decomposition. New hydrological conditions that follow the mass wasting event can cause leaching of freshly exposed material. Organic rich material can also be directly removed into the sea or into a lake. On the other hand the accumulation of mobilised material can result in increased SOC storage. Mass-wasting related accumulations of mobilised material can significantly impact coastal erosion in situ or along the adjacent coast by longshore drift. Therefore, the coastline movement observations cannot completely resolve the actual sediment loss due to these temporary accumulations. The predicted increase of mass-wasting activity in the course of Arctic warming may increase SOC mobilisation and coastal erosion induced carbon fluxes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission1
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