Permafrost-active layer dynamics and feedbacks with climate forcing in ice-richclimate forcing in ice-rich sediments, Fosheim Peninsula, Ellesmere Island, Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
L'Arctique se réchauffe deux à trois fois plus vite que la moyenne mondiale, mais cette déclaration générale ne prend pas en compte les réponses hétérogènes des différents systèmes de pergélisol. Cette thèse illustre certaines réponses d'un système de désert polaire du haut-Arctique avec un pergélisol riche en glace, en se concentrant spécifiquement sur les glissements de dégel rétrogressifs (GDR) et les coins de glaces. Les GDRs et la dégradation des coins de glaces sont produites par le thermokarst (abaissement de la surface du sol à cause de la fonte de la glace de sol). Cette recherche se déroule dans les alentours de la Station Météorologique d’Eureka sur l'île d'Ellesmere situé dans les Basses Terres de l'Eureka Sound (BTES). Cette zone a un climat désert polaire avec des températures annuelles moyennes de l'air à long terme (depuis 1947) de -19,7 ° C. Le pergélisol mesure plus de 500 m d'épaisseur, est riche en glace de sol dans les 20 à 30 m supérieurs et mesure -16,5 ° C à la profondeur de l'amplitude annuelle (15,4 m). L'épaisseur moyenne de la couche active est de 57 cm.La première étude démontre la sensibilité de l'BTES à l'augmentation des températures de l'air d'été en utilisant ~ 30 ans (1989-2018) d'observations aériennes GDRs, y compris les comptes de fréquence et la distribution de GDRs. Le nombre de GDR actifs est passé de 100 ou moins à plus de 200 pendant les étés les plus chauds jamais enregistrés (2011, 2012 et 2015). Les taux de retrait ont été évalués pour 12 GDRs locaux dans la région d'Eureka entre 2011 et 2018, et ont un recul annuel moyen jusqu'à 26,7 m an-1. Mes résultats montrent que même si l'activité GDR est déclenchée par le climat, après quelques années, les facteurs de terrain, tels que la pente, peuvent être plus importants pour maintenir les GDR actifs et découpler essentiellement l'activité GDR du climat. Enfin, cette étude met en évidence certaines comparaisons importantes de la dynamique GDR du haut-Arctique avec la dynamique GDR observée dans le bas-Arctique.La deuxième étude a suivi quotidiennement trois des 12 GDRs locaux de la première étude, pendant la saison de dégel de 2017. Le but était d'obtenir des informations supplémentaires sur l'activité GDR qui peuvent être masquées à des échelles de temps annuelles. Cette étude a exploré les corrélations statistiques entre la température quotidienne moyenne de l'air (TQMA), les précipitations quotidiennes totales (PQT) et les degrés-jours de dégel (DJD) avec la retraite quotidienne moyenne et la retraite cumulative moyenne. Il y avait une corrélation statistiquement significative avec le TQMA et le DJD, et une retraite quotidienne et cumulative moyenne pour les trois sites, mais pas avec le PQT. Le DJD a pu expliquer presque toute la variation (R2 > 0,99) de la retraite cumulée pour tous les sites. Ma dernière étude a examiné la façon dont les différentes morphologies des creux provoquées par le thermokarst ont affecté les conditions de surface et les températures du sol dans un système de polygones à centre creux. Sept creux de coin de glaces et deux centres de polygones ont été surveillés du 3 juillet 2017 au 21 juillet 2018 à l'aide des mesures de profondeurs de dégel, des levés topographiques, le couvert végétal, l'humidité du sol et des températures du sol peu profondes (12 cm) mesurer continuellement. Mes résultats montrent que la redistribution de la neige par le vent des centres des polygones au creux induit un refroidissement du sol qui pourrait entraîner une nouvelle fissuration par contraction thermique et de nouvelle formation de coin de glace. Cette thèse de doctorat fournit des observations des réponses d’un système désert polaire du haut-Arctique aux changements climatiques. De plus, les efforts de recherche devraient non seulement caractériser les conducteurs du changement de paysage, mais aussi chercher à comprendre quelles sont les nouvelles réponses du système générées par ces changements
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».