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Enregistrement W3170325316 · doi:10.5194/egusphere-egu21-1567

A Bayesian mixing model framework for quantifying temporal and spatial variation in source of sediment to lakes across hydrological gradients of floodplains

2021· article· en· W3170325316 sur OpenAlexaffabout
Mitchell L. Kay, Heidi K. Swanson, Jacob Burbank, Tanner J. Owca, Lauren A. MacDonald, Cory A. M. Savage, Casey R. Remmer, Laura K. Neary, Johan A. Wiklund, Brent B. Wolfe, Roland I. Hall

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFloodplainSedimentFlood mythHydrology (agriculture)Environmental scienceSpatial variabilityRange (aeronautics)Drainage basinSTREAMSPhysical geographyPaleolimnologySampling (signal processing)Surface runoffGeologyEcologyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Episodic flood events are critical for recharging water balance of floodplain lakes and maintaining their ecological integrity, yet are subject to alteration in frequency and magnitude by natural and anthropogenic processes that operate over a range of spatial and temporal scales. To evaluate roles of potential stressors, paleolimnological reconstructions are used to obtain insights into hydrological variability of dynamic floodplain lakes. However, spatial and temporal integration is often underdeveloped because different paleolimnological measurements must be applied across lakes due to the wide range of energy conditions that impart marked differences in sediment composition. Here, we use a linear discriminant analysis to identify 10 significant elemental concentrations in surveyed sediment from multiple sampling campaigns that distinguish the geochemical fingerprints of three end-member sources in lakes at the Peace-Athabasca Delta (PAD; Canada): the Athabasca River, the Peace River and local catchment runoff. Over 90% of the sediment samples were correctly classified into the original groups after cross-validation due to the distinctiveness of the three end members, which permits development of a robust Bayesian mixing model to discern the relative contributions of sediment from the three sources. We evaluate the mixing model at two adjacent lakes in the Athabasca sector of the PAD and demonstrate its effectiveness to discriminate three known hydrological phases during the past 300 years. Notably, the model infers ~60% of the sediment originated from the Peace River during the largest ice-jam flood event on record (1974), which was unrecognized by other methods. We then applied our model to sediment records from 18 lakes spanning the hydrological gradients across the 6000 km2 PAD to further probe the hydrological evolution during the past ~150 years. Results demonstrate decline in frequency of flooding from both the Athabasca and Peace rivers and lake-level drawdown since the early 20th century and align remarkably well with prior interpretation of conventional paleohydrological records of individual lakes. We advocate our approach provides a universal method that can be applied across the full range of sediment composition to quantify change in source, frequency and magnitude of river floodwaters to lakes and is transferable to other dynamic floodplain landscapes where variation of sediment composition challenges efficacy of other approaches.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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