Solute evidence for hydrological connectivity of geographically isolated wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrological connectivity describes the water‐mediated transfer of mass, energy, and organisms between landscape elements and is the foundation for understanding how individual elements such as wetlands and streams integrate to support ecosystem services and nature‐based solutions in the landscape. Hydrological connectivity of geographically isolated wetlands (GIWs)—that is, wetlands without persistent surface water connections—is particularly poorly understood. To better understand GIW hydrological connectivity, we use a novel chloride mass‐balance approach to quantify the local runoff generation (defined as precipitation minus evapotranspiration, assuming negligible long‐term water storage) for 260 GIW subcatchments across North America. To evaluate hydrological connectivity, we compare the estimated local runoff from GIW subcatchments with the catchment‐average runoff. These comparisons provide three novel insights regarding the magnitude and variability of GIW hydrological connectivity. First, across 10 study regions, GIW subcatchments generate runoff at 120% of the mean catchment rate, implying they are well‐connected elements of the larger hydrologic landscape. Second, there is substantial heterogeneity in runoff generation among GIW subcatchments, which may enable support for a wide array of ecosystem functions and services. Finally, observed heterogeneity in runoff generation was largely uncorrelated to simple linear geographic predictors, indicating that GIW landscape position cannot reliably predict hydrological connectivity. In stark contrast to a priori legal assumptions that GIWs exhibit low or no hydrological connectivity, our results suggest that GIW subcatchments are active landscape features in runoff generation.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».