Transparency, Geomorphology and Mixing Regime Explain Variability in Trends in Lake Temperature and Stratification across Northeastern North America (1975–2014)
Notice bibliographique
Résumé
Lake surface water temperatures are warming worldwide, raising concerns about the future integrity of valuable lake ecosystem services. In contrast to surface water temperatures, we know far less about what is happening to water temperature beneath the surface, where most organisms live. Moreover, we know little about which characteristics make lakes more or less sensitive to climate change and other environmental stressors. We examined changes in lake thermal structure for 231 lakes across northeastern North America (NENA), a region with an exceptionally high density of lakes. We determined how lake thermal structure has changed in recent decades (1975–2012) and assessed which lake characteristics are related to changes in lake thermal structure. In general, NENA lakes had increasing near-surface temperatures and thermal stratification strength. On average, changes in deepwater temperatures for the 231 lakes were not significantly different than zero, but individually, half of the lakes experienced warming and half cooling deepwater temperature through time. More transparent lakes (Secchi transparency >5 m) tended to have higher near-surface warming and greater increases in strength of thermal stratification than less transparent lakes. Whole-lake warming was greatest in polymictic lakes, where frequent summer mixing distributed heat throughout the water column. Lakes often function as important sentinels of climate change, but lake characteristics within and across regions modify the magnitude of the signal with important implications for lake biology, ecology and chemistry.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».