Meteorological drivers of interannual variation in transparency of mountain lakes
Notice bibliographique
Résumé
In mountain lakes, water transparency is regulated primarily by materials loaded from the surrounding catchment. Consequently, transparency within a lake can vary over time due to meteorological conditions that affect hydrologic inputs. Furthermore, lake responses to these inputs may depend on catchment characteristics. We examined the relationships between meteorological conditions and interannual variation in transparency over thirteen years in a set of four lakes in Yoho National Park, British Columbia, Canada. We measured mid-summer transparency as the attenuation coefficient of 320 nm and collected meteorological data daily with an automatic weather station located near the study lakes. Despite their close proximity, lakes varied in the strength of associations between transparency and cumulative precipitation across a range of durations. Specifically, transparency in non-glacially fed Lake Hungabee was most strongly correlated with cumulative precipitation in the fifteen days preceding sampling, whereas glacially fed Lakes Opabin and Oesa were most strongly affected by longer periods of cumulative precipitation. Consequently, there was relatively little temporal synchrony in interannual transparency variation among lakes. Our results suggest that both the timing and amount of precipitation as well local hydrology must be considered when predicting effects of climate change on mountain lake ecosystems even within a single region.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».