Numerical simulations of coupled groundwater flow and heat transport incorporating freeze/thaw cycles and phase change in a continuous permafrost environment
Bibliographic record
Abstract
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".