Summer Season Water Temperature Modeling under the Climate Change: Case Study for Fourchue River, Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
It is accepted that human-induced climate change is unavoidable and it will have effects on physical, chemical, and biological properties of aquatic habitats. This will be especially important for cold water fishes such as trout. The objective of this study is to simulate water temperature for future periods under the climate change situations. Future water temperature in the Fourchue River (St-Alexandre-de-Kamouraska, QC, Canada) were simulated by the CEQUEAU hydrological and water temperature model, using meteorological inputs from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) Global Circulation Models (GCMs) with Representative Concentration Pathway (RCP) 2.6, 4.5 and 8.5 climate change scenarios. The result of the study indicated that water temperature in June will increase 0.2–0.7 °C and that in September, median water temperature could decrease by 0.2–1.1 °C. The rise in summer water temperature may be favorable to brook trout (Salvelinus fontinalis) growth, but several days over the Upper Incipient Lethal Temperature (UILT) are also likely to occur. Therefore, flow regulation procedures, including cold water releases from the Morin dam may have to be considered for the Fourchue River.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».