Historical Trends, Drivers, and Future Projections of Ice Phenology in Small North Temperate Lakes in the Laurentian Great Lakes Region
Notice bibliographique
Résumé
Lake ice phenology (timing of ice breakup and freeze up) is a sensitive indicator of climate. We acquired time series of lake ice breakup and freeze up, local weather conditions, and large-scale climate oscillations from 1981–2015 for seven lakes in northern Wisconsin, USA, and two lakes in Ontario, Canada. Multiple linear regression models were developed to understand the drivers of lake ice phenology. We used projected air temperature and precipitation from 126 climate change scenarios to forecast the day of year of ice breakup and freeze up in 2050 and 2070. Lake ice melted 5 days earlier and froze 8 days later over the past 35 years. Warmer spring and winter air temperatures contributed to earlier ice breakup; whereas warmer November temperatures delayed lake freeze. Lake ice breakup is projected to be 13 days earlier on average by 2070, but could vary by 3 days later to 43 days earlier depending upon the degree of climatic warming by late century. Similarly, the timing of lake freeze up is projected to be delayed by 11 days on average by 2070, but could be 1 to 28 days later. Shortened seasonality of ice cover by 24 days could increase risk of algal blooms, reduce habitat for coldwater fisheries, and jeopardize survival of northern communities reliant on ice roads.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».