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Enregistrement W3168335259 · doi:10.5194/egusphere-egu21-16594

Sustained Impact of a Glacial Lake Outburst Flood on Winter Turbidity Regimes across the Land-Ocean Aquatic Continuum

2021· article· en· W3168335259 sur OpenAlexaffabout
Ian Giesbrecht, Suzanne E. Tank, Justin Del Bel Belluz, Jennifer M. Jackson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogeochemical cycleEnvironmental scienceOceanographyFjordFlood mythWatershedClimate changeEcosystemHydrology (agriculture)GeologyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rainforest rivers export large quantities of terrestrial materials from watersheds to the coastal ocean, with important implications for local ecosystems and global biogeochemical cycles. However, the impact of episodic disturbance on this process is a critical knowledge gap in our understanding of land-sea connections. Fjords represent a global hotspot for terrestrial carbon burial in marine sediments, yet the relative importance of typical riverine fluxes vs. mass wasting fluxes is uncertain and dynamic. Similarly, mass wasting events can generate both an instantaneous pulse and a sustained shift in the material export regime. Riverine sediment regimes also have important implications for freshwater ecosystems and fisheries resources. A recent mass wasting event in Bute Inlet – Homalco First Nation traditional territory and British Columbia, Canada – presents an important opportunity to quantify the sustained impact of such an infrequent large disturbance on the source-to-sink linkages between glacierized mountains, rivers, and fjords. On November 28, 2020, a landslide in the headwaters of the Elliot Creek watershed (118 km2) triggered a glacial lake outburst flood (GLOF) that eroded 3 km2 of forested land and exported large volumes of water and terrestrial materials to the lower reaches of the Southgate River watershed (1986 km2) and ultimately to the head of Bute Inlet. Here we assess river and ocean surface turbidity over four winter months following the event, in comparison to pre-event measurements taken across all seasons in recent years. River turbidity was measured on the Southgate River above and below the confluence of Elliot Creek, beginning in December 2020, and at the mouth of the Southgate and nearby Homathko Rivers prior to November 2020. Bute Inlet turbidity was measured (every month to two months) starting in May 2017. Prior to the GLOF event, Southgate River turbidity ranged from a low of 3.3 ± 0.4 FNU in the winter to a high of 71.4 FNU in the summer meltwater period. Since the event, Southgate River turbidity has been consistently elevated ≥6 times background levels recorded above Elliot Creek. At the extreme, on January 13, 2021, seven weeks after the GLOF, Southgate River mean turbidity (105.2 ± 3.3 FNU) was 32 times the background (3.3 ± 0.4 FNU), equating to a sustained increase in wintertime turbidity that sometimes exceeds the historical summertime peak. Given the typical coupling of turbidity with discharge, we expect further increases in turbidity with the coming freshet of 2021; the first meltwater season following the GLOF. These results suggest the potential for a sustained shift in the seasonal turbidity regime of the Southgate River and the estuarine waters of Bute Inlet. The elevated turbidity signals broader changes to: sediment export and carbon burial, the depth and seasonality of light penetration, river water quality, and spawning habitat quality for anadromous fish. Ongoing monitoring will be used to characterize the duration, dynamics, and potential recovery of elevated turbidity regimes across the land-to-ocean aquatic continuum in Bute Inlet.

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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,170

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,243 · 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
Résumé présentoui

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