Empirical modelling of maximum weekly average stream temperature in British Columbia, Canada, to support assessment of fish habitat suitability
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to characterize the spatial variability of stream thermal regimes in British Columbia, Canada, with the specific goal of developing a predictive model to assist in provincial-scale assessment of fish habitat. It is part of a broader study to develop an approach to support the designation of “Temperature Sensitive Streams”, particularly in relation to the potential effects of forest harvesting and climate change. Stream temperature data were collected from researchers, consultants and government agencies. After checking for data quality, the annual maximum of a seven-day running average of mean daily water temperature (MWAT) was extracted for each station-year. A multiple regression model for the mean MWAT for each station was fitted for stations having basin areas between 1 and 104 km2. Predictor variables included the logarithm of catchment area, normal July–August air temperature for the location, the square root of the percentage of glacier cover in the catchment, the square root of the percentage of lake cover in the catchment, the mean catchment elevation, channel slope, a coefficient related to intensity of the mean annual flood, and the deviation of July–August air temperature during the monitoring year(s) from the average during a reference period. Model coefficients were consistent with the physical processes known to govern stream temperature. The standard deviation of prediction errors from a 10-fold cross-validation was 2.1°C. Lack of information on riparian shading is a likely source of a significant portion of the prediction error. The model can be used to provide an initial prediction of stream temperature regime for fish habitat assessment, as well as to provide first-order estimates of the sensitivity of MWAT to climatic warming and glacier retreat.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle