Sensitivity of physical lake processes to climate change within a large Precambrian Shield catchment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Potential future changes in lake physical processes (e.g. stratification and freezing) can be assessed through exploring their sensitivity to climate change, and assessing the current vulnerability of different lake types to plausible changes in meteorological drivers. This study quantifies the impacts of climate change and sensitivity of lake physical processes within a large (5100 km 2 ) Precambrian Shield catchment in south‐central Ontario. Historic regional relationships are established between climate drivers, lake morphology, and lake physical changes through generalized linear modelling (GLM), and are used to quantify likely changes in timing of ice phenology and lake stratification across 72 lakes under a range of future climate models and scenarios. In response to projections of increased temperature (ensemble mean of +3.3 °C), both earlier ice‐off and onset of summer stratification were projected, with later ice‐on and fall turnover compared to the baseline. Process sensitivity to climate change varied by lake type; shallower lakes with a smaller volume (less than 15 m deep and less than 0.05 km 3 ) were more sensitive to processes associated with lake heating (stratification onset and ice‐off), and deeper lakes with a larger surface area (greater than 30 m deep and greater than 1000 ha) were more sensitive to processes associated with lake cooling (fall turnover and ice‐on). These results indicate that whereas small lakes are vulnerable to climate warming because of changes that occur in spring and summer, larger lakes are particularly sensitive during the fall. The findings suggest that lake morphology and associated sensitivity should be considered in the development of sustainable lake management strategies. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».