Controls on water balance of shallow thermokarst lakes and their relations with catchment characteristics: a multi‐year, landscape‐scale assessment based on water isotope tracers and remote sensing in Old Crow Flats, Yukon (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many northern lake‐rich regions are undergoing pronounced hydrological change, yet inadequate knowledge of the drivers of these landscape‐scale responses hampers our ability to predict future conditions. We address this challenge in the thermokarst landscape of Old Crow Flats ( OCF ) using a combination of remote sensing imagery and monitoring of stable isotope compositions of lake waters over three thaw seasons (2007–2009). Quantitative analysis confirmed that the hydrological behavior of lakes is strongly influenced by catchment vegetation and physiography. Catchments of snowmelt‐dominated lakes, typically located in southern peripheral areas of OCF , encompass high proportions of woodland/forest and tall shrub vegetation (mean percent land cover = ca. 60%). These land cover types effectively capture snow and generate abundant snowmelt runoff that offsets lake water evaporation. Rainfall‐dominated lakes that are not strongly influenced by evaporation are typically located in eastern and northern OCF where their catchments have higher proportions of dwarf shrub/herbaceous and sparse vegetation (ca. 45%), as well as surface water (ca. 20%). Evaporation‐dominated lakes, are located in the OCF interior where their catchments are distinguished by substantially higher lake area to catchment area ratios ( LA / CA = ca. 29%) compared to low evaporation‐influenced rainfall‐dominated (ca. 10%) and snowmelt‐dominated (ca. 4%) lakes. Lakes whose catchments contain >75% combined dwarf shrub/herbaceous vegetation and surface water are most susceptible to evaporative lake‐level drawdown, especially following periods of low precipitation. Findings indicate that multiple hydrological trajectories are probable in response to climate‐driven changes in precipitation amount and seasonality, vegetation composition, and thermokarst processes. These will likely include a shift to greater snowmelt influence in catchments experiencing expansion of tall shrubs, greater influence from evaporation in catchments having higher proportions of surface water, and an increase in the rate of thermokarst lake expansion and probability of drainage. Local observations suggest that some of these changes are already underway.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».