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Record W7011922018

Numerical simulations of coupled groundwater flow and heat transport incorporating freeze/thaw cycles and phase change in a continuous permafrost environment

2017· other· fr· W7011922018 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicGeochemistry and Elemental Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPermafrostHeat flowNumerical modelingWestern europeHeat transfer
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les régions nordiques, l’une des conséquences du réchauffement climatique est le dégel du pergélisol. En plus de favoriser la libération de quantités importantes de méthane et de dioxyde de carbone dans l’atmosphère, le dégel du pergélisol entraînera une modification des conditions hydrologiques locales et régionales, affectant ainsi les écosystèmes. Ce dégel pourra aussi conduire à un affaissement des sols et endommager ainsi les infrastructures routières. Dans le cadre de cette étude, des simulations numériques couplant l’écoulement des eaux souterraines et le transport de chaleur ont été réalisées dans le but de mieux appréhender les interactions entre l’écoulement des eaux souterraines et la dynamique thermique relative au dégel du pergélisol sur les pistes de l’Aéroport d’Iqaluit, Nunavut, Canada. Un modèle conceptuel du site est d’abord développé et le modèle numérique bidimensionnel correspondant est calé à partir des températures observées du sol. Les impacts futurs du réchauffement climatique sur le régime thermique et le système d’écoulement, aussi que le tassement dû au dégel, sont ensuite simulés sur la base des scénarios climatiques proposés par le Groupe Intergouvernemental sur l’Évolution du Climat (GIEC). Dans le cadre d’un réchauffement climatique, la couverture neigeuse de surface est identifiée comme le facteur principal affectant la dégradation du pergélisol, y compris par son rôle dans l’accroissement de la sensibilité de la dégradation du pergélisol aux changements de divers facteurs hydrogéologiques. Dans ce cas, le transfert de chaleur par advection joue un rôle relativement mineur, quoique non négligeable, vis-à-vis du transfert de chaleur par conduction, du fait de l’extension importante d’un sol de faible perméabilité à proximité de la surface. Le transfert de chaleur par convection, qui est fortement influencé par la couche de neige superficielle, contrôle la libération de l’eau non gelée et la profondeur de la couche active aussi bien que l’amplitude du tassement et du soulèvement par le dégel. L’effet de la zone non saturée sur le dégel du pergélisol est plus important dans les sols fins, recouverts de neige en surface. De plus, l’ampleur du tassement dû au dégel augmente considérablement en présence d’une couverture neigeuse. Enfin, les simulations ont montré que, le long de routes, les zones les plus vulnérables au tassement sont les accotements recouverts de neige ainsi que les zones de transition adjacentes au bloc de pergélisol. Les simulations numériques ont également montré l’importance d’utiliser les fonctions de gel appropriées pour les types de sols impliqués. En effet, la position du front de gel (couche active) varie en fonction des caractéristiques du sol. Les résultats des simulations ont également mis en évidence les effets d’une distribution stochastique de la conductivité hydraulique sur l’advection thermique. Les taux de dégel du pergélisol sont relativement plus élevés dans des zones de haute perméabilité, trouvées dans la structure du sol d’un système hétérogène, que dans le cas d’un sol homogène. Paradoxalement, les résultats ont montré que dans les zones de décharge, le transport de chaleur par advection a pour conséquence d’augmenter le plafond du pergélisol. En effet, l’eau froide s’écoulant dans ce secteur annule le gain de chaleur résultant du processus de conduction.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.219
Threshold uncertainty score0.435

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.229
Teacher spread0.210 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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