Lakes as sensors in the landscape: Optical metrics as scalable sentinel responses to climate change
Notice bibliographique
Résumé
As the lowest point in the surrounding landscape, lakes act as sensors in the landscape to provide insights into the response of both terrestrial and aquatic ecosystems to climate change. Here a novel suite of climate forcing optical indices (CFOI) from lakes across North America is found to respond to changes in air temperature, precipitation, and solar radiation at timescales ranging from a single storm event to seasonal changes to longer‐term interdecadal trends with regression r2 values ranging from 0.73 to 0.89. These indices are based on two optical metrics of dissolved organic carbon (DOC) quality: DOC specific absorbance (a*320) and spectral slope (S275–295), where the ratio a*320 to S275–295 gives a composite climate forcing index. These indices of DOC quality are more responsive to climate forcing than is DOC concentration. A similar relationship between the component indices a*320 and S275–295 is observed across a wide range of lake types. A conceptual model is used to examine the similarities and differences in DOC‐related mechanisms and ecological consequences due to increased temperature vs. precipitation. While both warmer and wetter conditions increase thermal stratification, these two types of climate forcing will have opposite effects on water transparency as well as many ecological consequences, including oxygen depletion, the balance between autotrophy and heterotrophy, and depth distributions of phytoplankton and zooplankton.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».