Thermal and isotopic evidence for surface and subsurface water contributions to baseflow in a high Arctic river
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seven longitudinal water temperature tow surveys were conducted to attempt to identify the location of surface and subsurface river water exchanges along the length of the West River at the Cape Bounty Arctic Watershed Observatory, Melville Island, Nunavut, Canada (74°55′ N, 109°35′ W). Water temperature data were collected using a calibrated thermistor with an accuracy of ±0.002 °C (resolution <0.00005 °C) along the river during July 2014 in conjunction with stable water isotope sampling to support the thermal data and to determine the extent of surface water mixing from different sources such as precipitation, snowmelt, and surface/subsurface water contributions to the river. Atmospheric conditions were found to be the main contributor to seasonal temperature variance in the river, whereas tributary inflows and residual channel snow also had important thermal effects to river temperatures. Residual channel snow was a sustained source of cold water during much of the 2014 summer season (June–August) and substantially offset downstream warming. The longitudinal temperature profiles indicate notable changes to the thermal state of the river, which are interpreted to be indicative of subsurface and surface water exchange through inputs of relatively cold or warm water. Broadly, surface inflows were found to provide warmer water relative to the West River, and contributed to downstream warming of the river, along with downstream enrichment of δD and δ 18 O. Subsurface inflows provided cooler water relative to the river, and contributed to downstream depletion of δD and δ 18 O and downstream cooling of river temperatures. These results demonstrate that localized changes in river temperature, in conjunction with isotopic tracers, can be used to track channel–slope water interactions in Arctic hydrological systems, work previously limited to alpine and temperate settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».