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Enregistrement W2887763225

Water temperature variability in the St. Lawrence river near Montreal

2003· article· en· W2887763225 sur OpenAlexaboutno aff
Christiane Hudon, Alain Patoine, Alain Armellin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoreHydrology (agriculture)Spring (device)Environmental scienceConfluenceAir temperatureWater levelOceanographyGeographyGeologyClimatology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information on water temperature is essential to the interpretation of biological data. The objectives of this study were to characterize the variability of St. Lawrence River water temperatures and to examine the linkages between temperature and flow regime as a result of the confluence of the St. Lawrence and Ottawa rivers in the Montreal area. Transversal differences in conductivity and temperature were observed year-round at a cross-section of the river located downstream of the confluence of the St. Lawrence (flowing along the south shore) and Ottawa rivers (flowing along the north shore). From April to July, St. Lawrence River waters originating from Lake Ontario were up to 3.5°C colder than those coming from the Ottawa River. During the first two weeks of August, the two water masses were within 0.5°C of each other. From mid-August to the end of March, however, waters from Lake Ontario were systematically 2 to 3.5°C warmer than water from the Ottawa River. This pattern likely resulted from the considerably large volume of water originating from Lake Ontario, which is slow to warm up in spring and summer and slow to release stored heat through the fall and winter. Water hardness values from five water filtration plants in the Montreal area revealed their exposure to different water masses, even though some of the intakes were in close proximity. Water hardness values were generally high at the Charles-J. Des Baillets (DB), Atwater (AW) and Longueuil (LO) plants, corresponding to the predominant, year-round influence of waters originating from Lake Ontario. In contrast, the John Labatt (JL) and Pointe Claire (PC) plants were periodically exposed to Ottawa River waters, as shown by lower and seasonally-variable hardness values. The water temperature at each plant was consistent with the seasonal pattern of exposure to either water mass. Multiple regression models (r² = 0.89) predicting daily water temperature based on environmental variables were developed for the three plants with intakes in waters originating from Lake Ontario (LO, DB and AW). Models included air temperature, season, Ottawa river discharge and the ratio of Ottawa to total river discharge. Water temperature did not differ significantly between LO and DB; temperature recorded at both plants was warmer (by 0.6°C) than at the AW plant. Over the years, mean annual water temperature increased at three of the plants, showing rates of 0.5°C (JL, 1978-2001), 0.7°C (DB, 1981-2001) and 1.2°C (LO, 1992-2002) per 10-year period. No long-term trend in water temperature was detected at AW (1919-2001), owing to the presence of alternating warm and cold water years. However, none of the 10 coldest years and 4 of the 9 warmest years of the series occurred since 1980. For terrestrial plants (air temperature), no significant temporal trends were observed in the dates of the beginning, end or duration of the growing season. For aquatic organisms, growing season calculated for 5, 10, 15 and 20°C thresholds generally indicated a later water cooling in the fall and an increase in the duration of the growing season. The average annual water temperature at the AW plant was negatively related (p 1°C increase in mean monthly temperature for each 1-m decrease in average level (DB, JL). Years of low discharge coincided with a precocious warm-up in the spring and a late cooling in the fall, yielding a higher cumulative number of degree-days and a longer growing season.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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