The extent and variability of storm‐induced temperature changes in lakes measured with long‐term and high‐frequency data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The intensity and frequency of storms are projected to increase in many regions of the world because of climate change. Storms can alter environmental conditions in many ecosystems. In lakes and reservoirs, storms can reduce epilimnetic temperatures from wind‐induced mixing with colder hypolimnetic waters, direct precipitation to the lake's surface, and watershed runoff. We analyzed 18 long‐term and high‐frequency lake datasets from 11 countries to assess the magnitude of wind‐ vs. rainstorm‐induced changes in epilimnetic temperature. We found small day‐to‐day epilimnetic temperature decreases in response to strong wind and heavy rain during stratified conditions. Day‐to‐day epilimnetic temperature decreased, on average, by 0.28°C during the strongest windstorms (storm mean daily wind speed among lakes: 6.7 ± 2.7 m s −1 , 1 SD) and by 0.15°C after the heaviest rainstorms (storm mean daily rainfall: 21.3 ± 9.0 mm). The largest decreases in epilimnetic temperature were observed ≥2 d after sustained strong wind or heavy rain (top 5 th percentile of wind and rain events for each lake) in shallow and medium‐depth lakes. The smallest decreases occurred in deep lakes. Epilimnetic temperature change from windstorms, but not rainstorms, was negatively correlated with maximum lake depth. However, even the largest storm‐induced mean epilimnetic temperature decreases were typically <2°C. Day‐to‐day temperature change, in the absence of storms, often exceeded storm‐induced temperature changes. Because storm‐induced temperature changes to lake surface waters were minimal, changes in other limnological variables (e.g., nutrient concentrations or light) from storms may have larger impacts on biological communities than temperature changes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».