Quantifying the spatial variability of melting seasonal ground ice and its influence on potential evapotranspiration spatial variability in a boreal peatland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Melting seasonal ground ice (SGI) in western Boreal Plains (WBP) peatlands can reduce the available energy at the surface by reducing potential evapotranspiration (PET). PET often exceeds annual precipitation in the WBP. Including this effect in hydrological models may be important in assessing water deficits. However, SGI melt and the timing of ice‐free conditions vary spatially, which suggests PET spatial variability could be influenced by SGI. Understanding this potential linkage can help improve site scale PET in peatland hydrological models. The objectives of this paper were (a) to quantify the effect of ice thickness and melt rate on peatland PET; (b) quantify the spatial variability of SGI thickness and melt rate across spatial scales; and (c) assess how/if spatial variability in SGI thickness/melt rate affects site scale PET. Results from the sensitivity analysis indicated that SGI thickness had a bigger impact on reducing PET compared with the melt rate. Two SGI thickness values were used that were observed on site: 0.32 m, which was measured in a more treed area, and 0.18 m, which was in a more open area. The 0.32 m had an average PET reduction of 14 mm (±0.7), over the month of May, compared with 9 mm (±1 mm) when there was 0.18 m of SGI, which are 13.7 and 8.8% reductions, respectively. SGI thickness and melt rate, both exhibited large‐ and small‐scale spatial variability. At the large scale, spatial patterns in SGI thickness appeared to be influenced by extensive shading from the adjacent hillslopes. Small scale, SGI thickness may be a function of tree proximity and the snowpack. Finally, net radiation, rather than SGI, appeared to be the main driver behind PET spatial variability. This work enhances our conceptual understanding of the role of SGI in WBP peatlands. Future work can use the findings to better inform peatland hydrological models, allowing for better representation of peatlands in regional‐scale models.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».