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Enregistrement W3161161005 · doi:10.5194/egusphere-egu21-13916

Hydrological implications of vegetation change in a subarctic, alpine catchment, Yukon Territory, Canada 

2021· article· en· W3161161005 sur OpenAlexaffabout
Erin M. Nicholls, G. Drewitt, Sean K. Carey

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubarctic climateEnvironmental scienceShrubClimate changeVegetation (pathology)PrecipitationSnowmeltBorealTaigaEvapotranspirationDrainage basinPhysical geographyGrowing seasonHydrology (agriculture)EcologySurface runoffGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a result of altitude and latitude amplified impacts of climate change, widespread alterations in vegetation composition, density and distribution are widely observed across the circumpolar north. The influence of this vegetation change on the timing and magnitude of hydrological fluxes is uncertain, and is confounded by changes driven by increased temperatures and altered precipitation (P) regimes. In northern alpine catchments, quantification of total evapotranspiration (ET) and evaporative partitioning across a range of elevation-based ecosystems is critical for predicting water yield under change, yet remains challenging due to coupled environmental and phenological controls on transpiration (T). In this work, we analyze 6 years of surface energy balance, ET, and sap flow data at three sites along an elevational gradient in a subarctic, alpine catchment near Whitehorse, Yukon Territory, Canada. These sites provide a space-for-time evaluation of vegetation shifts and include: 1) a low-elevation boreal white spruce forest (~20 m), 2) a mid-elevation subalpine taiga comprised of tall willow (Salix) and birch (Betula) shrubs (~1-3 m) and 3) a high-elevation subalpine taiga with shorter shrub cover (< 0.75 m) and moss, lichen, and bare rock. Specific objectives are to 1) evaluate interannual ET dynamics within and among sites under different precipitation regimes , and 2) assess the influence of vegetation type and structure, phenology, soil and meteorological controls on ET dynamics and partitioning. Eddy covariance and sap flow sensors operated year-round at the forest and during the growing season at the mid-elevation site on both willow and birch shrubs for two years. Growing season ET decreased and interannual variability increased with elevation, with June to August ET totals of 250 (±3) mm at Forest, 192 (±9) mm at the tall shrub site, and 180 (± 26) mm at the short shrub site. Comparatively, AET:P ratios were the highest and most variable at the forest (2.4 ± 0.3) and similar at the tall and short shrub (1.2 ± 0.1). At the forest, net radiation was the primary control on ET, and 55% was direct T from white spruce. At the shrub sites, monthly ET rates were similar except during the peak growing season when T at the tall shrub site comprised 89% of ET, resulting in greater total water loss. Soil moisture strongly influenced T at the forest, suggesting the potential for moisture stress, yet not at the shrub sites where there was no moisture limitation. Results indicate that elevation advances in treeline will increase overall ET and lower interannual variability; yet the large water deficit during summer implies a strong reliance on early spring snowmelt recharge to sustain soil moisture. Changes in shrub height and density will increase ET primarily during the mid-growing season. This work supports the assertion that predicted changes in vegetation type and structure will have a considerable impact on water partitioning in northern regions, and will also vary in a multifaceted way in response to changing temperature and P regimes.

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)0,000
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
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