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Enregistrement W2617749602 · doi:10.5194/hess-21-5875-2017

Impacts of changes in groundwater recharge on the isotopic composition and geochemistry of seasonally ice-covered lakes: insights for sustainable management

2017· article· en· W2617749602 sur OpenAlexafffund
Marie Arnoux, Florent Barbecot, E. Gibert, J. J. Gibson, Aurélie Noret

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensAlberta InnovatesCentre de Géomatique du Québec
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGroupe de recherche interuniversitaire en limnologieFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésGroundwater rechargeEnvironmental scienceGroundwaterClimate changeHydrology (agriculture)Water qualityWater balancePopulationEutrophicationRepresentative Concentration PathwaysAquiferGeologyClimate modelOceanographyEcologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Lakes are under increasing pressure due to widespread anthropogenic impacts related to rapid development and population growth. Accordingly, many lakes are currently undergoing a systematic decline in water quality. Recent studies have highlighted that global warming and the subsequent changes in water use may further exacerbate eutrophication in lakes. Lake evolution depends strongly on hydrologic balance, and therefore on groundwater connectivity. Groundwater also influences the sensitivity of lacustrine ecosystems to climate and environmental changes, and governs their resilience. Improved characterization of groundwater exchange with lakes is needed today for lake preservation, lake restoration, and sustainable management of lake water quality into the future. In this context, the aim of the present paper is to determine if the future evolution of the climate, the population, and the recharge could modify the geochemistry of lakes (mainly isotopic signature and quality via phosphorous load) and if the isotopic monitoring of lakes could be an efficient tool to highlight the variability of the water budget and quality. Small groundwater-connected lakes were chosen to simulate changes in water balance and water quality expected under future climate change scenarios, namely representative concentration pathways (RCPs) 4.5 and 8.5. Contemporary baseline conditions, including isotope mass balance and geochemical characteristics, were determined through an intensive field-based research program prior to the simulations. Results highlight that future lake geochemistry and isotopic composition trends will depend on four main parameters: location (and therefore climate conditions), lake catchment size (which impacts the intensity of the flux change), lake volume (which impacts the range of variation), and lake G index (i.e., the percentage of groundwater that makes up total lake inflows), the latter being the dominant control on water balance conditions, as revealed by the sensitivity of lake isotopic composition. Based on these model simulations, stable isotopes appear to be especially useful for detecting changes in recharge to lakes with a G index of between 50 and 80 %, but response is non-linear. Simulated monthly trends reveal that evolution of annual lake isotopic composition can be dampened by opposing monthly recharge fluctuations. It is also shown that changes in water quality in groundwater-connected lakes depend significantly on lake location and on the intensity of recharge change.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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