Delineating extent and magnitude of river flooding to lakes across a northern delta using water isotope tracers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrological monitoring in complex, dynamic northern floodplain landscapes is challenging, but increasingly important as a consequence of multiple stressors. The Peace‐Athabasca Delta in northern Alberta, Canada, is a Ramsar Wetland of International Importance reliant on episodic river ice‐jam flood events to recharge abundant perched lakes and wetlands. Improved and systematic monitoring of landscape‐scale hydrological connectivity among freshwater ecosystems (rivers, channels, wetlands, and lakes) is needed to guide stewardship decisions in the face of climate change and upstream industrial development. Here, we use water isotope compositions, supplemented by measurements of specific conductivity and field observations, from 68 lakes and 9 river sites in May 2018 to delineate the extent and magnitude of spring ice‐jam induced flooding along the Peace and Athabasca rivers. Lake‐specific estimates of input water isotope composition ( δ I ) were modelled after accounting for influence of evaporative isotopic enrichment. Then, using the distinct isotopic signature of input water sources, we develop a set of binary mixing models and estimate the proportion of input to flooded lakes attributable to river floodwater and precipitation (snow or rain). This approach allowed identification of areas and magnitude of flooding that were not captured by other methods, including direct observations from flyovers, and to demarcate flow pathways in the delta. We demonstrate water isotope tracers as an efficient and effective monitoring tool for delineating spatial extent and magnitude of an important hydrological process and elucidating connectivity in the Peace‐Athabasca Delta, an approach that can be readily adopted at other floodplain landscapes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».