Mesoscale modelling of periglacial landforms in the circumpolar Arctic

Show full item record



Permalink

http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-202006233422
Title: Mesoscale modelling of periglacial landforms in the circumpolar Arctic
Author: Kukkonen, Tommi
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Science
Publisher: Helsingin yliopisto
Date: 2020
Language: eng
URI: http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-202006233422
http://hdl.handle.net/10138/316937
Thesis level: master's thesis
Degree program: Maantieteen maisteriohjelma
Master's Programme in Geography
Magisterprogrammet i geografi
Specialisation: Luonnonmaantiede
Physical Geography
Naturgeografi
Discipline: none
Abstract: Arktinen alue lämpenee kiihtyvällä tahdilla, ja sillä voi olla merkittäviä vaikutuksia ekosysteemeihin, infrastruktuuriin ja alueen yhteisöihin. Tutkimalla periglasiaalisia muodostumia ja prosesseja, sekä hyödyntämällä paranneltuja menetelmiä on mahdollista saada lisätietoa muuttuvista ympäristöolosuhteista ja niiden vaikutuksista. Tämän opinnäytetyön tarkoituksena on kartoittaa tutkimuksen kohteena olevia muodostumia/prosesseja ja pyrkiä ennustamaan niiden esiintymisen todennäköisyys sirkumpolaarisella vyöhykkeellä hyödyntäen eri mallinnusmenetelmiä. Periglasiaalisia ympäristöjä esiintyy korkeilla leveysasteilla ja muilla kylmillä alueilla. Tavallisesti näissä ympäristöissä esiintyy myös ikiroutaa, joka on jäätynyttä maata ja joka reagoi tehokkaasti ilmaston lämpenemiseen. Ikirouta-alueilla esiintyy monia muodostumatyyppejä, joita tutkimalla ja mallintamalla voidaan saada tietoa muuttuvista olosuhteista Arktiksella sekä muodostumien ja prosessien levinneisyyksistä. Tässä tutkimuksessa tarkastelun kohteena oli neljä eri muodostumatyyppiä: kuviomaat, pingot, termokarstiaktiivisuus sekä solifluktio. Tutkimus koostui kymmenestä tutkimusalueesta sirkumpolaarisella Arktiksella, joista kaikista kartoitettiin muodostumia. Tutkimuksessa hyödynnettiin GLM, GAM ja GBM analyyseja, joilla mallinnettiin muodostumien esiintymistä Arktisella alueella perustuen ympäristömuuttujiin. Mallien kalibroinnissa hyödynnettiin logit linkkifunktiota ja evaluoinnissa selitettyä poikkeavuutta. Data jaettiin evaluaatio- ja kalibraatio aineistoihin, jotta ennustekapasiteettia voitiin arvioida. Ennusteiden tarkkuuden määrityksessä hyödynnettiin ROC/AUC arvoja. Termokarstiaktiivisuutta esiintyi eniten tutkituilla alueilla, ja solifluktiota kaikkein vähiten. Pingoja esiintyi tasaisesti kaikilla alueilla. Kuviomaata ei löytynyt tietyiltä alueilta, mutta jollain alueilla sitä esiintyi runsaasti. Ilmastomuuttujat ja maanpinnan keskilämpötila osoittautuivat merkittävimmiksi muuttujiksi selitettäessä muodostumien esiintyvyyttä sirkumpolaarisella alueella. GBM oli mallinnusmenetelmistä tarkin ja sillä oli paras ennustuskyky. Tulokset osoittavat, että kartoitus ja mallinnus mesoskaalassa on mahdollista. Tulevaisuudessa tuloksia voitaisiin hyödyntää Arktisen alueen monitorointi- ja globaalimuutostutkimuksiin, sekä mahdollisesti arvioitaessa periglasiaalisten muodostumien suhdetta alueellisiin ympäristömuuttujiin.The Arctic is warming with an increased pace, and it can affect ecosystems, infrastructure and communities. By studying periglacial landforms and processes, and using improved methods, more knowledge on these changing environmental conditions and their impacts can be obtained. The aim of this thesis is to map studied landforms and predict their probability of occurrence in the circumpolar region utilizing different modelling methods. Periglacial environments occur in high latitudes and other cold regions. These environments host permafrost, which is frozen ground and responds effectively to climate warming, and underlays areas that host many landform types. Therefore, landform monitoring and modelling in permafrost regions under changing climate can provide information about the ongoing changes in the Arctic and landform distributions. Here four landform/process types were mapped and studied: patterned ground, pingos, thermokarst activity and solifluction. The study consisted of 10 study areas across the circumpolar Arctic that were mapped for their landforms. The study utilized GLM, GAM and GBM analyses in determining landform occurrences in the Arctic based on environmental variables. Model calibration utilized logit link function, and evaluation explained the deviance value. Data was sampled to evaluation and calibration sets to assess prediction abilities. The predictive accuracy of the models was assessed using ROC/AUC values. Thermokarst activity proved to be most abundant in studied areas, whereas solifluction activity was most scarce. Pingos were discovered evenly throughout studied areas, and patterned ground activity was absent in some areas but rich in others. Climate variables and mean annual ground temperature had the biggest influence in explaining landform occurrence throughout the circumpolar region. GBM proved to be the most accurate and had the best predictive performance. The results show that mapping and modelling in mesoscale is possible, and in the future, similar studies could be utilized in monitoring efforts regarding global change and in studying environmental and periglacial landform/process interactions.
Subject: periglacial landforms
logistic regression
Arctic
modelling


Files in this item

Total number of downloads: Loading...

Files Size Format View
Kukkonen_Tommi_Pro_gradu_2020.pdf 3.618Mb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record