Stream Temperature Surges Under Urbanization and Climate Change: Data, Models, and Responses<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Multiple anthropogenic stressors, including increased watershed imperviousness, destruction of the riparian vegetation, increased siltation, and changes in climate, will impact streams over the coming century. These stressors will alter water temperature, thus influencing ecological processes and stream biota. Quantitative tools are needed to predict the magnitude and direction of altered thermal regimes. Here, empirical relationships were derived to complement a simple model of in‐stream temperature [developed by Caissie et al. Canadian Journal of Civil Engineering 25 (1998) 250; Journal of Hydrology 251 (2001) 14], including seasonal temperature shifts linked to land use, and temperature surges linked to localized rainstorms; surges in temperature averaged about 3.5°C and dissipated over about 3 h. These temperature surges occurred frequently at the most urbanized sites (up to 10% of summer days) and could briefly increase maximum temperature by >7°C. The combination of empirical relationships and model show that headwater streams may be more pervasively impacted by urbanization than by climate change, although the two stressors reinforce each other. A profound community shift, from common cold and coolwater species to some of the many warmwater species currently present in smaller numbers, may be expected, as shown by a count of days on which temperature exceeds the “good growth” range for coldwater species.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».