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Enregistrement W3092925307 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-9279

Landscape Controls on the Hydrological Variability of Thermokarst Lakes between Inuvik and Tuktoyaktuk, NWT

2020· article· en· W3092925307 sur OpenAlexaffabout
Evan J. Wilcox, Branden Walker, Gabriel Gosselin, Oliver Sonnentag, Brent B. Wolfe, Philip Marsh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité de MontréalWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermokarstPermafrostEnvironmental scienceTundraArcticHydrology (agriculture)SnowEcosystemClimate changeWater cyclePrecipitationWater levelAtmospheric sciencesPhysical geographyEcologyOceanographyGeologyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic is warming at twice the rate of the rest of the world, causing precipitation to shift from snowfall to rainfall, permafrost to thaw, longer snow-free land and ice-free lakes, and increased evaporation. Thermokarst lakes across the Arctic have experienced different changes over the past decades: in some regions, lakes are expanding through thawing adjacent permafrost, while in other regions they are drying up and shrinking, or not changing at all. It is important to understand what governs lake water balance as it affects lake ecosystems that support large populations of migratory birds and fish; are important to local communities for food and recreation; and control the flux of carbon and other nutrients from thawing permafrost into lakes. For example, lake inflow, evaporation and water residence time affect the concentration of nutrients within lakes, ultimately affecting the aquatic ecosystem and greenhouse gas release. Previous research has focused on quantifying the water inputs and outputs of individual lakes, but a better understanding of the drivers and processes controlling lake water balances is required to understand how they will respond to a changing climate. We measured lake water flux components at multiple spatial and temporal scales across the 5000 km2 boreal – tundra transition zone between Inuvik and Tuktoyaktuk, Northwest Territories, Canada. Lake water flux components were measured at two adjacent thermokarst lakes with different ratios of lake area to catchment area (LACA), from 2017 – 2019. Also, water isotope samples were collected from March – September 2018 from ~100 lakes across 2000 km2. From these water isotope compositions we estimated the ratio of evaporation to inflow, residence time, and the mixture of snowmelt and rainfall runoff in each lake. Catchments of all 7500 lakes in the region were delineated using a high-resolution digital elevation model in order to estimate their LACA, and evaluate connectivity between lakes. Paired lake water balance measurements showed that the lake with a larger LACA had a residence time an order of magnitude shorter than the larger lake, and displayed larger fluctuations in water level. Also, the ratio of evaporation to inflow was significantly larger in lakes with smaller LACA. Water isotope compositions showed that only 10-50% of a lake’s water is replaced by snowmelt in spring, as the majority of snowmelt runoff flowed overtop of lake ice and through the lake outlet. Deeper lakes had significantly less snowmelt mixing, as the volume of water for the snowmelt to mix with was greater than in shallower lakes. These results show that lake water balance can be characterized using lake and catchment properties, allowing future research to more easily characterize lake hydrology and build further understanding about how lake water balance is connected to other aspects of the permafrost environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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