Probabilistic Study of the Evolution of Landscape Morphological Patterns in the Cryolithozone in Relation to Climate Change

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The aim of this research is to assess the nature of morphological pattern evolution related to climatic changes for the most typical landscapes in the permafrost zone, including lacustrine thermokarst plains, thermokarst plains with fluvial erosion, and floodplains, based on the probabilistic approach. Twenty-eight key sites in different physiographic environments were selected for study. The key sites were composed of different deposits, such as deltaic, lacustrine-alluvial, alluvial and alluvial-marine, fluvioglacial, and lake-marsh formations. Based on high-resolution satellite imagery, samples of quantitative characteristics of the landscape morphological patterns under consideration, such as thermokarst lake areas for thermokarst plains and arrow lengths of forming fragments for floodplains, were obtained for two survey dates with 40–55-year intervals. Samples for each site were compared using the Smirnov test. The probabilistic analysis of the quantitative characteristics of morphological patterns for typical permafrost landscapes over 40–55 years leads to the conclusion that the morphological pattern changes are rather limited. At the same time, a statistically confirmed evolution of morphological patterns is observed for a number of key sites of thermokarst plains, but the changes are practically not recorded within the floodplain landscapes in the considered time interval. The changes of morphological patterns are more intensive for the thermokarst plains with fluvial erosion in comparison with the lacustrine thermokarst plains, which can be explained by a more active response of thermal erosion to climatic changes in comparison with the thermokarst process. The observed changes in morphological patterns are limited to the western part of Western Siberia, but they show landscape differentiation even in the case of close location, which indicates the important role of sediment composition and geocryological conditions.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

A. Viktorov

Sergeev Institute of Environmental Geoscience of the Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: vic_as@mail.ru
Rússia, Moscow

M. Arkhipova

Sergeev Institute of Environmental Geoscience of the Russian Academy of Sciences

Email: vic_as@mail.ru
Rússia, Moscow

V. Kapralova

Sergeev Institute of Environmental Geoscience of the Russian Academy of Sciences

Email: vic_as@mail.ru
Rússia, Moscow

T. Orlov

Sergeev Institute of Environmental Geoscience of the Russian Academy of Sciences

Email: vic_as@mail.ru
Rússia, Moscow

O. Trapeznikova

Sergeev Institute of Environmental Geoscience of the Russian Academy of Sciences

Email: vic_as@mail.ru
Rússia, Moscow

Bibliografia

  1. Chalov R.S. Geograficheskie issledovaniya ruslovykh protsessov [Geographic Studies of Channel Processes]. Moscow: Izd-vo Mosk. Univ., 1979. 232 p.
  2. Chalov R.S., Chernov A.V. Geomorphological classification of plain rivers flood-plains. Geomorfol., 1985, no. 3, pp. 3–11. (In Russ.).
  3. Grosse G., Romanovsky V., Walter K., Morgenstern A., Lantuit H., Zimov S. Distribution of thermokarst lakes and ponds at three yedoma sites in Siberia. In Ninth international conference on permafrost. Vol. 1. University of Alaska Fairbanks, 2008, pp. 551–556.
  4. Joung R.W. The patterns of some meandering valleys in New South Wales. Austral. Geogr., 1970, vol. 11, no. 3, pp. 269–277.
  5. Kapralova V.N. Regularities of the development of thermokarst processes within. lake-thermokarst plains (based on approaches of mathematical morphology of the landscape). Extended Abstract Cand. Sci. (Geolog.) Dissertation. Moscow: IEG RAS, 2014. 24 p.
  6. Kapralova V.N., Chesnokova I.V., Makarycheva E.M., Sergeev D.O. Importance of the variability of geocryological conditions in the determination of the significance of the lakes in the structure of regional water discharge. Water Resour., 2019, vol. 46, pp. S81–S86.
  7. Kotlyakov V.M., Velichko A.A., Glazovsky A.F., Tumskii V.E. The past and present-day Arctic cryosphere. Her. Russ. Acad. Sci., 2015, vol. 85, pp. 251–259. https://doi.org/10.1134/S1019331615030132
  8. Kravtsova V.I., Rodionova T.V. Investigation of the dynamics in area and number of thermokarst lakes in various regions of Russian cryolithozone, using satellite images. Kriosf. Zemli, 2016, vol. 20, no. 1, pp. 81–89. (In Russ.).
  9. Lotsari E., Hackney C., Salmela J., Kasvi E., Kemp J., Alho P., Darby S.E. Sub-arctic river bank dynamics and driving processes during the open channel flow period. Earth Surf. Process. Landf., 2019, vol. 45, no. 5, pp. 1198–1216. https://doi.org/10.1002/esp.4796
  10. Metodicheskoe rukovodstvo po inzhenerno-geologicheskoi s’’emke masshtaba 1 : 200 000 (1 : 100 000– 1 : 500 000) [Methodological Guide for Engineering-Geological Survey on the Scale of 1 : 200 000 (1 : 100 000–1 : 500 000)]. Moscow: Nedra Publ., 1978. 391 p.
  11. Morgenstern A., Overduin P.P., Günther F., Stettner S., Ramage J., Schirrmeister L., Grigoriev M.N., Grosse G. Thermo erosional valleys in Siberian ice-rich permafrost. Permafr. Periglac. Process., 2021, vol. 32, no. 1, pp. 59–75. https://doi.org/10.1002/ppp.2087
  12. Muster S., Riley W.J., Roth K., Langer M., Cresto Aleina F., Koven Ch.D., Lange S., Bartsch A., Grosse G., Wilson C.J., Jones B.M., Boike J. Size distributions of Arctic waterbodies reveal consistent relations in their statistical moments in space and time. Front. Earth Sci., 2019, vol. 7, art. 5. https://doi.org/10.3389/feart.2019.00005
  13. Muster S., Roth K., Langer M., Lange S., Cresto Aleina F., Bartsch A., Morgenstern A., Grosse G., Jones B., Sannel A.B.K., Sjöberg Y., Günther F., Andresen C., Veremeeva A., Lindgren P.R., Bouchard F., Lara M.J., Fortier D., Charbonneau S., Virtanen T.A., Hugelius G., Palmtag J., Siewert M.B., Riley W.J., Koven C.D., Boike J. PeRL: a circum-Arctic Permafrost Region Pond and Lake database. Earth Syst. Sci. Data, 2017, vol. 9, pp. 317–348. https://doi.org/10.5194/essd-9-317-2017
  14. Nanson G.C., Croke J.C. A genetic classification of floodplains. Floodplain Evolution. Geomorphology, 1992, vol. 4, no. 6, pp. 460–486.
  15. Nicolsky D.J., Romanovsky V.E., Panda S.K., Marchenko S.S., Muskett R.R. Applicability of the ecosystem type approach to model permafrost dynamics across the Alaska North Slope. Geophys. Res. Earth Surf., 2017, vol. 122, pp. 50–75. https://doi.org/10.1002/2016JF003852
  16. Nitze I., Grosse G., Jones B.M., Arp C.D., Ulrich M., Fedorov A., Veremeeva A. Landsat-based trend analysis of lake dynamics across northern permafrost regions. Remote Sens., 2017, vol. 9, no. 7, art. 640. https://doi.org/10.3390/rs9070640
  17. Olefeldt D., Goswami S., Grosse G., Hayes D.J., Hugelius G., Kuhry P., Sannel B., Schuur E.A.G., Turetsky M.R. Arctic circumpolar distribution and soil carbon of thermokarst landscapes. Nature, 2016, vol. 7, pp. 1–11. https://doi.org/10.1038/ncomms13043
  18. Panin A.V., Sidorchuk A.Yu., Chernov A.V. Main stages of the flood-plain formation in Northern Eurasia. Geomorfol., 2011, no. 3, pp. 20–31. (In Russ.).
  19. Pekel J.-F., Cottam A., Gorelick N., Belward A.S. High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes. Nature, 2016, vol. 540, pp. 418–422. https://doi.org/10.1038/nature20584
  20. Peschke G. Zur Anwendbarkeit statistischer Modelle fur die Untersuchung des Maanderproblems. Acta Hydrophys., 1973, vol. 17, no. 2–3, pp. 235–247. (In German).
  21. Polishchuk V.Yu. Polishchuk Yu.M. Geoimitatsionnoe modelirovanie polei termokarstovykh ozer v zonakh merzloty [Geosimulation Modeling of Fields of Thermokarst Lakes in Permafrost Zones]. Khanty-Mansiysk: UIP YUGU, 2013. 128 p.
  22. Popov I.V. Metodologicheskie osnovy gidromorfologicheskoi teorii ruslovogo protsessa: Izbrannye trudy [Methodological Foundations of the Hydromorphological Theory of the Channel Process. Selected Works]. St. Petersburg: Nestor-Istorya Publ., 2012. 304 p.
  23. Sylvester Z., Durkin P., Covault J.A. High curvatures drive river meandering. Geology, 2019, vol. 47, no. 3, pp. 263–266. https://doi.org/10.1130/G45608.1
  24. Trifonova T.A. Methods of morphometric characterization of types and subtypes of the Ob river floodplain based on interpretation of aerial photographs. Vestn. Mosk. Univ., Ser.: Biol., Pochvoved., 1975, no. 5, pp. 15–26. (In Russ.).
  25. Viktorov A.S., Arkhipova M.V., Kapralova V.N., Orlov T.V., Trapeznikova O.N. Evaluation of climate-induced evolution of the morphological structure of thermokarst plains in the permafrost zone using remote sensing data. Geoekol. Inzh. Geol. Gidrogeol. Geokriol., 2023, no. 2, pp. 76–86. (In Russ.). https://doi.org/10.31857/S0869780923020091
  26. Viktorov A.S., Kapralova V.N., Orlov T.V., Trapeznikova O.N., Arkhipova M.V., Berezin P.V., Zverev A.V., Panchenko E.N., Sadkov S.A. Analysis of the morphological structure development of the thermokarst-lake plains on the base of the mathematical model. Geomorfol., 2015, no. 3, pp. 3–13. (In Russ.). https://doi.org/10.15356/0435-4281-2015-3

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2. Fig. 1. Typical images on space imagery materials: (a) lake-thermokarst plain, (b) erosion-thermokarst plain, (c) grievous flood plain

Baixar (748KB)
3. Fig. 2. Location scheme of key sites: (a) lake-thermokarst plains, (b) erosion-thermokarst plains, (c) floodplains

Baixar (514KB)
4. Fig. 3. Example of comparison of plots of empirical distributions for a section of lake-thermokarst plains (section 19)

Baixar (71KB)
5. Fig. 4. Example of comparison of plots of empirical distributions for a section of erosion-thermokarst plains (section 30)

Baixar (64KB)
6. Fig. 5. Example of comparison of plots of empirical distributions of arrow lengths of emerging segments for the floodplain section (section a4)

Baixar (70KB)

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».