Modelling the impacts of climate change on riverine thermal regimes in western Canada’s largest Pacific watershed
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quantification of climate change impacts on the thermal regimes of rivers in British Columbia (BC) is crucial given their importance to aquatic ecosystems. Using the Air2Stream model, we investigate the impact of both air temperature and streamflow changes on river water temperatures from 1950 to 2015 across BC’s 234,000 km2Fraser River Basin (FRB). Model results show the FRB’s summer water temperatures rose by nearly 1.0 °C during 1950–2015 with 0.47 °C spread across 17 river sites. For most of these sites, such increases in average summer water temperature have doubled the number of days exceeding 20 °C, the water temperature that, if exceeded, potentially increases the physiological stress of salmon during migration. Furthermore, river sites, especially those in the upper and middle FRB, show significant associations between Pacific Ocean teleconnections and regional water temperatures. A multivariate linear regression analysis reveals that air temperature primarily controls simulated water temperatures in the FRB by capturing ~80% of its explained variance with secondary impacts through river discharge. Given such increases in river water temperature, salmon returning to spawn in the Fraser River and its tributaries are facing continued and increasing physical challenges now and potentially into the future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».