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High-resolution assessment of retrogressive thaw slump susceptibility in the Qinghai-Tibet Engineering Corridor

Research in Cold and Arid Regions 2023年第6期15卷 288-294页

作者： GuoAn Yin Jing Luo FuJun Niu MingHao Liu ZeYong Gao TianChun Dong WeiHeng Ni Soil Engineering Northwest Institute of Eco-Environment and ResourcesChinese Academy of SciencesLanzhouGansu 730000China China Railway Qinghai-Tibet Group Co. LtdXiningQinghai 810000China School of Engineering and Science University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China

Under the rapidly warming climate in the Arctic and high mountain areas,permafrost is thawing,leading to various hazards at a global *** common permafrost hazard termed retrogressive thaw slump(RTS)occurs extensively in ice-rich permafrost *** the spatial and temporal distributive features of RTSs in a changing climate is crucial to assessing the damage to infrastructure and *** this end,we used a machine learning-based model to investigate the environmental factors that could lead to RTS occurrence and create a susceptibility map for RTS along the Qinghai-Tibet Engineering Corridor(QTEC)at a local *** results indicate that extreme summer climate events(e.g.,maximum air temperature and rainfall)contributes the most to the RTS occurrence over the flat areas with fine-grained *** model predicts that 13%(ca.22,948 km^(2))of the QTEC falls into high to very high susceptibility categories under the current climate over the permafrost areas with mean annual ground temperature at 10 m depth ranging from-3 to-1℃.This study provides insights into the impacts of permafrost thaw on the stability of landscape,carbon stock,and infrastructure,and the results are of value for engineering planning and maintenance.

关键词： retrogressive thaw slumps Thermokarst Permafrost degradation Machine learning

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