Russian nesting dolls effect – Using wavelet analysis to reveal non‐stationary and nested stationary signals in water yield from catchments on a northern forested landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Determining catchment responses to climate signals gives insight into the potential effects of climate change. This study tested the hypothesis that a 28‐year time series of water yields from four headwater catchments in the Turkey Lakes Watershed (TLW), Ontario contains signals of non‐stationary climate change and naturally occurring stationary climate oscillations and that the effects of these signals are greater in catchments with lower rates of change in water loading and lower water storage capacity (small wetlands). Non‐stationary trends explained 0%, 18%, 44%, and 52% of the variance in the water yields of the four catchments. Wavelet analysis using Morlet wavelets identified stationary responses at multiple temporal scales, increasing the amount of variance explained to 56%, 63%, 76%, and 81% when combining stationary and non‐stationary models. The catchment with low water loading and low water storage was most sensitive to non‐stationary and stationary signals, suggesting that these catchments act as sentinels to detect climatic signals. Wavelet coherence analysis revealed correlations between global climate oscillation indices and water yield. The Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO) index was strongly correlated with both temperature and precipitation (R2 = 0.46, P < 0.001 and R2 of 0.34, P < 0.001, respectively). Temperature in the TLW increased by 0.067 °C per year from 1981 to 2008, but approximately 0.037 °C of this increase can be explained by the AMO index. While it is likely that anthropogenic climate change impacts water yields, it is important to account for multiple nested climate oscillations to avoid exaggerating its effects. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».