Oxygen dynamics in a boreal lake responds to long‐term changes in climate, ice phenology, and DOC inputs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Boreal lakes are impacted by climate change, reduced acid deposition, and changing loads of dissolved organic carbon (DOC) from catchments. We explored, using the process‐based lake model MyLake, how changes in these pressures modulate ice phenology and the dissolved oxygen concentrations (DO) of a small boreal humic lake. The model was parametrized against year‐round time series of water temperature and DO from a lake buoy. Observed trends in air temperature (+0.045°C yr−1) and DOC concentration (0.11 mg C L−1 yr−1, +1% annually) over the past 40 years were used as model forcings. A backcast of ice freezing and breakup dates revealed that ice breakup occurred on average 8 days earlier in 2014 than in 1974. The earlier ice breakup enhanced water column ventilation resulting in higher DO in the spring. Warmer water in late summer led to longer anoxic periods, as microbial DOC turnover increased. A long‐term increase in DOC concentrations caused a decline in lake DO, leading to 15% more hypoxic days (<3 mg L−1) and 10% more anoxic days (<15 µg L−1) in 2014 than in 1974. We conclude that climate warming and increasing DOC loads are antagonistic with respect to their effect on DO availability. The model suggests that DOC is a stronger driver of DO consumption than temperature. The browning of lakes may thus cause reductions in the oxythermal habitat of fish and aquatic biota in boreal lakes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».