Controls on evapotranspiration at a subarctic sedge fen
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, 10 years (1990–99) of summertime data collected at a representative sedge fen in the Hudson Bay Lowland (HBL) are used to investigate the energy and water balance dynamics of subarctic wetlands. The summertime climatic characteristics at the study site during the 10 year study period are also examined. It is shown that mean cumulative summertime precipitation Pavg for the study decade closely approximates the 30 year mean Pavg. However, the mean summertime air temperature Tavg for the study decade is 1 °C higher than the 30 year mean Tavg. To examine the energy and water balance dynamics at the study site, the variation in each of their respective components throughout the study decade is considered. Little variation is observed in cumulative summertime net radiation $Q^{*}_{\rm cum}$ and cumulative summertime ground heat flux QGcum; however, substantial year‐to‐year variation is evident in cumulative summertime water deficit WDcum, cumulative summertime precipitation Pcum, cumulative summertime sensible heat flux QHcum, and cumulative summertime latent heat flux QEcum. It is noted that the variability in QEcum is particularly significant because it consumes the largest proportion of the available summertime energy, and is the largest component of the summertime water balance at this subarctic wetland. Past research has suggested that Q*, P, and T have the most influence on summertime QE at high‐latitude wetlands. To test this hypothesis at our study site, QEcum, Pcum, Tavg and $Q^{*}_{\rm cum}$ from each year in the study decade were examined. It is observed that high QEcum is associated with high Pcum, Tavg and $Q^{*}_{\rm cum}$ , and that low QEcum is associated with low Pcum and Tavg. To identify the hydroclimatological variables that are most responsible for controlling QEcum dynamics at the sedge fen, a stepwise linear regression was performed. This analysis indicates that Pcum and $Q^{*}_{\rm cum}$ are the most important hydroclimatological controls over QEcum. However, it is demonstrated that the variability in Pcum is more responsible than the variability in $Q^{*}_{\rm cum}$ for the variability in QEcum during the study decade because of its higher coefficient of variation. The results of this study have broader applicability to wetlands in other parts of the subarctic ecoregion, including the Mackenzie River Basin (MRB). For example, past studies have shown similarities in the energy balance regimes at wetland sites from the HBL and MRB. Copyright © 2001 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 | 0,001 | 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 ».