Ice processes on medium‐sized north‐temperate lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lake ice supports a range of socio‐economic and cultural activities including transportation and winter recreational actives. The influence of weather patterns on ice‐cover dynamics of temperate lakes requires further understanding for determining how changes in ice composition will impact ice safety and the range of ecosystem services provided by seasonal ice cover. An investigation of lake ice formation and decay for three lakes in Central Ontario, Canada, took place over the course of two winters, 2015–2016 and 2016–2017, through the use of outdoor digital cameras, a Shallow Water Ice Profiler (upward‐looking sonar), and weekly field measurements. Temperature fluctuations across 0°C promoted substantial early season white ice growth, with lesser amounts of black ice forming later in the season. Ice thickening processes observed were mainly through meltwater, or midwinter rain, refreezing on the ice surface. Snow redistribution was limited, with frequent melt events limiting the duration of fresh snow on the ice, leading to a fairly uniform distribution of white ice across the lakes in 2015–2016 (standard deviations week to week ranging from 3 to 5 cm), but with slightly more variability in 2016–2017 when more snow accumulated over the season (5 to 11 cm). White ice dominated the end‐of‐season ice composition for both seasons representing more than 70% of the total ice thickness, which is a stark contrast to Arctic lake ice that is composed mainly of black ice. This research has provided the first detailed lake ice processes and conditions from medium‐sized north‐temperate lakes and provided important information on temperate region lake ice characteristics that will enhance the understanding of the response of temperate lake ice to climate and provide insight on potential changes to more northern ice regimes under continued climate warming.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».