Contrasting changes in surface waters and barrens over the past 60 years for a subarctic forest–tundra site in northern Manitoba based on remote sensing imagery
Notice bibliographique
Résumé
Intensified warming in the Arctic and Subarctic is resulting in a wide range of changes in the extent, productivity, and composition of aquatic and terrestrial ecosystems. Analysis of remote sensing imagery has documented regional changes in the number and area of ponds and lakes as well as expanding cover of shrubs and small trees in uplands. To better understand long-term changes across the edaphic gradient, we compared the number and area of water bodies and dry barrens (>100 m2) between 1956 (aerial photographs) and 2008–2011 (high-resolution satellite images) for eight ∼25 km2 sites near Nejanilini Lake, Manitoba (59.559°N, 97.715°W). In the modern landscape, the number of water bodies and barrens were similar (1162 versus 1297, respectively), but water bodies were larger (mean 3.1 × 104 versus 681 m2, respectively) and represented 17% of surface area compared with 0.4% for barrens. Over the past 60 years, total surface area of water did not change significantly (16.7%–17.1%) despite a ∼30% decrease in numbers of small (<1000 m2) water bodies. However, the number and area of barrens decreased (55% and 67%, respectively) across all size classes. These changes are consistent with Arctic greening in response to increasing temperature and precipitation. Loss of small water bodies suggests that wet tundra areas may be drying, which, if true, may have important implications for carbon balance. Our observations may be the result of changes in winter conditions in combination with low permafrost ice content in the region, in part explaining regional variations in responses to climate change.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».