Linking the thermal regimes of streams in the Great Lakes Basin, Ontario, to landscape and climate variables
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The lack of geographically broad‐scale temperature data has limited our ability to classify stream temperatures and assess the processes affecting them. Continuous data (1 July 2005–30 June 2006) from 90 sites throughout the Great Lakes Basin (GLB) were used to classify and model the thermal regimes of streams in Ontario. Existing and newly developed temperature metrics were used to characterize the data for each site. The 90 sites clustered into three thermal regimes based on maximum weekly maximum temperature (°C) and spring rate of change (°C · d−1). The centroids of regime 1, 2 and 3 had temperatures of 26.4, 28.4, 23.5°C and warming rates of 0.20, 0.12 and 0.10°C · d−1, respectively. There was a regional pattern in the thermal regimes; most sites in the north were regime 1 and most sites in the south were regime 2 but neither regime was limited to those areas. Regime 3 sites were found throughout the study area. Discriminant function analysis indicated that per cent riparian forest, mean annual air temperature, per cent surface water and groundwater discharge potential influenced the thermal regimes at the sites, and demonstrated how variables at three spatial scales influence stream temperatures. This study provides a framework for thermal assessments elsewhere and demonstrates how anthropogenic activities such as riparian deforestation, groundwater withdrawal, stream regulation and climate change will all affect the main drivers of thermal regimes in streams. Copyright © 2009 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».