Thermal stratification in small arctic lakes of southwest Greenland affected by water transparency and epilimnetic temperatures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We assessed which factors control summer epilimnion thickness in arctic lakes of southwest Greenland. A suite of 22 lakes that thermally stratify was measured in the summer of 2013; a sub‐set of eight of the lakes was measured again in 2014, which was a warmer summer than 2013. Regression analysis of the 22 lakes indicated that the 1% attenuation depth for photosynthetically active radiation (PAR) was the strongest single predictor ( R 2 = 0.75) of epilimnion thickness across lakes; the addition of epilimnion temperature to the PAR model explained additional variability ( R 2 = 0.79). The importance of including temperature in the model was apparent in the results of model validation as well as when comparing across years: while the 1% PAR was 0.4–2 m deeper in 2014 compared with 2013, water temperatures were 2–3°C higher, resulting in July epilimnion thicknesses that were equal to or shallower than in 2013. In these lakes with low color dissolved organic carbon (DOC), multiple factors control the 1% PAR, including absorbance at 440 nm ( a 440 ), 380 nm ( a 380 ), and 320 ( a 320 ), chlorophyll a (Chl a ) and DOC concentration. In 2014, when 1% PAR was deeper than in 2013, a 380, Chl a and DOC were lower in six of the eight lakes. Our results reveal that the thermal structure of these arctic lakes is under complex control by air temperatures and factors that affect PAR attenuation, particularly Chl a and DOC quality, suggesting that continued warming in the Arctic will have strong effects on lake stratification.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».