Multiyear variations in High Arctic river temperatures in response to climate variability
Notice bibliographique
Résumé
Water temperature measurements (2004–2016) from two small rivers in the High Arctic were analyzed to determine the effects of climate variability on thermal regime and the sensitivity to climate change. The East and West rivers (unofficial names) drain similar watersheds (11.6 and 8.0 km 2 , respectively) and are located at the Cape Bounty Arctic Watershed Observatory (CBAWO), Melville Island, Canada (74°55′N, 109°35′W). Differences in seasonal timing of river temperatures were evident when comparing the coldest and warmest years of the study period, and across different discharge conditions. Snowmelt runoff is characterized by uniformly cold water (∼0–1 °C) over a wide range of discharge conditions, followed by warming water temperatures during flow recession. The rivers showed varying sensitivity to mid-summer air temperature conditions in a given year, with warmer years indicating high correlation (r 2 = 0.794–0.929), whereas colder years showed reduced correlation (r 2 = 0.368–0.778). River temperatures reached levels which are reported to negatively affect fish and other cold-water aquatic species (>18 °C) with greater frequency and duration during the warmest years. These results provide a basis to further enhance prediction of river thermal conditions to assess ecosystem health in a river system and to refine insights into the effects of climate change on High Arctic aquatic ecosystems.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».