Hydrological dynamics of prairie pothole wetlands: Dominant processes and landscape controls under contrasted conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerous studies have examined the impact of prairie pothole wetlands on overall watershed dynamics. However, very few have looked at individual wetland dynamics across a continuum of alteration status using subdaily hydrometric data. Here, the importance of surface and subsurface water storage dynamics in the prairie pothole region was documented by (1) characterizing surface fill–spill dynamics in intact and consolidated wetlands; (2) quantifying water‐table fluctuations and the occurrence of overland flow downslope of fully drained wetlands; (3) assessing the relation (or lack thereof) between intact, consolidated or drained wetland hydrological behaviour, and stream dynamics; and (4) relating wetland hydrological behaviour to landscape characteristics. Focus was on southwestern Manitoba, Canada, where ten intact, three consolidated, seven fully drained wetlands, and a nearby creek were monitored over two years with differing antecedent storage conditions. Hourly hydrological time series were used to compute behavioural metrics reflective of year‐specific and season‐specific wetland dynamics. Behavioural metrics were then correlated to wetland physical characteristics to identify landscape controls on wetland hydrology. Predictably, more frequent spillage or overland flow was observed when antecedent storage was high. Consolidated wetlands had a high degree of water permanence and a greater frequency of fill–spill events than intact wetlands. Shallow and highly responsive water tables were present downslope of fully drained wetlands. Potential wetland–stream connectivity was also inferred via time‐series analysis, while some landscape characteristics (e.g., wetland surface, catchment area, and storage volume) strongly correlated with wetland behavioural metrics. The nonstationarity of dominant processes was, however, evident through the lack of consistent correlations across seasons. This, therefore, highlights the importance of combining multiyear high‐frequency hydrometric data and detailed landscape analyses in wetland hydrology studies.
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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 | 0,003 |
| 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.
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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 ».