Probability Modelling of Alpine Permafrost Distribution in Tarfala Valley, Sweden
Datainsamling har genomförts i Tarfaladalen under 5 dagar vid månadsskiftet mellan mars och april 2017. Insamlingen resulterade i 36 BTS-mätningar (Bottom Temperature of Snow cover) som därefter har använts tillsammans med data från tidigare insamlingar, till att skapa en sammanställd modell över fö...
Main Author: | |
---|---|
Format: | Bachelor Thesis |
Language: | English |
Published: |
Uppsala universitet, Luft-, vatten- och landskapslära
2017
|
Subjects: | |
Online Access: | http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-323971 |
id |
ftuppsalauniv:oai:DiVA.org:uu-323971 |
---|---|
record_format |
openpolar |
spelling |
ftuppsalauniv:oai:DiVA.org:uu-323971 2023-05-15T17:55:39+02:00 Probability Modelling of Alpine Permafrost Distribution in Tarfala Valley, Sweden Alm, Micael 2017 application/pdf http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-323971 eng eng Uppsala universitet, Luft-, vatten- och landskapslära Självständigt arbete vid Institutionen för geovetenskaper 2017:8 http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-323971 info:eu-repo/semantics/openAccess Alpine permafrost BTS stepwise regression logistic regression Tarfala Alpin permafrost stegvis regression logistisk regression Physical Geography Naturgeografi Student thesis info:eu-repo/semantics/bachelorThesis text 2017 ftuppsalauniv 2023-02-23T21:52:10Z Datainsamling har genomförts i Tarfaladalen under 5 dagar vid månadsskiftet mellan mars och april 2017. Insamlingen resulterade i 36 BTS-mätningar (Bottom Temperature of Snow cover) som därefter har använts tillsammans med data från tidigare insamlingar, till att skapa en sammanställd modell över förekomsten av permafrost omkring Tarfala. En statistisk undersökning syftade till att identifiera meningsfulla parametrar som permafrost beror av, genom att testa de oberoende variablerna mot BTS i en stegvis regression. De oberoende faktorerna höjd över havet, aspekt, solinstrålning, vinkel och gradient hos sluttningar producerades för varje undersökt BTS-punkt i ett geografiskt informationssystem. Den stegvisa regressionen valde enbart höjden som signifikant variabel, höjden användes i en logistisk regression för att modellera permafrostens utbredning. Den slutliga modellen visade att permafrostens sannolikhet ökar med höjden. För att skilja mellan kontinuerlig, diskontinuerlig och sporadisk permafrost delades modellen in i tre zoner med olika sannolikhetsspann. Den kontinuerliga permafrosten är högst belägen och därav den zon där sannolikheten för permafrost är störst, denna zon gränsar till den diskontinuerliga permafrosten vid en höjd på 1523 m. Den diskontinuerliga permafrosten har en sannolikhet mellan 50–80 % och dess undre gräns på 1108 m.ö.h. separerar den diskontinuerliga zonen från den sporadiska permafrosten A field data collection has been carried out in Tarfala valley at the turn of March to April 2017. The collection resulted in 36 BTS-measurements (Bottom Temperature of Snow cover) that has been used in combination with data from earlier surveys, to create a model of the occurrence of permafrost around Tarfala. To identify meaningful parameters that permafrost relies on, independent variables were tested against BTS in a stepwise regression. The independent variables elevation, aspect, solar radiation, slope angle and curvature were produced for each investigated BTS-point in a geographic information ... Bachelor Thesis permafrost Tarfala Uppsala University: Publications (DiVA) Höjden ENVELOPE(16.867,16.867,65.533,65.533) Tarfala ENVELOPE(18.608,18.608,67.914,67.914) |
institution |
Open Polar |
collection |
Uppsala University: Publications (DiVA) |
op_collection_id |
ftuppsalauniv |
language |
English |
topic |
Alpine permafrost BTS stepwise regression logistic regression Tarfala Alpin permafrost stegvis regression logistisk regression Physical Geography Naturgeografi |
spellingShingle |
Alpine permafrost BTS stepwise regression logistic regression Tarfala Alpin permafrost stegvis regression logistisk regression Physical Geography Naturgeografi Alm, Micael Probability Modelling of Alpine Permafrost Distribution in Tarfala Valley, Sweden |
topic_facet |
Alpine permafrost BTS stepwise regression logistic regression Tarfala Alpin permafrost stegvis regression logistisk regression Physical Geography Naturgeografi |
description |
Datainsamling har genomförts i Tarfaladalen under 5 dagar vid månadsskiftet mellan mars och april 2017. Insamlingen resulterade i 36 BTS-mätningar (Bottom Temperature of Snow cover) som därefter har använts tillsammans med data från tidigare insamlingar, till att skapa en sammanställd modell över förekomsten av permafrost omkring Tarfala. En statistisk undersökning syftade till att identifiera meningsfulla parametrar som permafrost beror av, genom att testa de oberoende variablerna mot BTS i en stegvis regression. De oberoende faktorerna höjd över havet, aspekt, solinstrålning, vinkel och gradient hos sluttningar producerades för varje undersökt BTS-punkt i ett geografiskt informationssystem. Den stegvisa regressionen valde enbart höjden som signifikant variabel, höjden användes i en logistisk regression för att modellera permafrostens utbredning. Den slutliga modellen visade att permafrostens sannolikhet ökar med höjden. För att skilja mellan kontinuerlig, diskontinuerlig och sporadisk permafrost delades modellen in i tre zoner med olika sannolikhetsspann. Den kontinuerliga permafrosten är högst belägen och därav den zon där sannolikheten för permafrost är störst, denna zon gränsar till den diskontinuerliga permafrosten vid en höjd på 1523 m. Den diskontinuerliga permafrosten har en sannolikhet mellan 50–80 % och dess undre gräns på 1108 m.ö.h. separerar den diskontinuerliga zonen från den sporadiska permafrosten A field data collection has been carried out in Tarfala valley at the turn of March to April 2017. The collection resulted in 36 BTS-measurements (Bottom Temperature of Snow cover) that has been used in combination with data from earlier surveys, to create a model of the occurrence of permafrost around Tarfala. To identify meaningful parameters that permafrost relies on, independent variables were tested against BTS in a stepwise regression. The independent variables elevation, aspect, solar radiation, slope angle and curvature were produced for each investigated BTS-point in a geographic information ... |
format |
Bachelor Thesis |
author |
Alm, Micael |
author_facet |
Alm, Micael |
author_sort |
Alm, Micael |
title |
Probability Modelling of Alpine Permafrost Distribution in Tarfala Valley, Sweden |
title_short |
Probability Modelling of Alpine Permafrost Distribution in Tarfala Valley, Sweden |
title_full |
Probability Modelling of Alpine Permafrost Distribution in Tarfala Valley, Sweden |
title_fullStr |
Probability Modelling of Alpine Permafrost Distribution in Tarfala Valley, Sweden |
title_full_unstemmed |
Probability Modelling of Alpine Permafrost Distribution in Tarfala Valley, Sweden |
title_sort |
probability modelling of alpine permafrost distribution in tarfala valley, sweden |
publisher |
Uppsala universitet, Luft-, vatten- och landskapslära |
publishDate |
2017 |
url |
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-323971 |
long_lat |
ENVELOPE(16.867,16.867,65.533,65.533) ENVELOPE(18.608,18.608,67.914,67.914) |
geographic |
Höjden Tarfala |
geographic_facet |
Höjden Tarfala |
genre |
permafrost Tarfala |
genre_facet |
permafrost Tarfala |
op_relation |
Självständigt arbete vid Institutionen för geovetenskaper 2017:8 http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-323971 |
op_rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
_version_ |
1766163619685335040 |