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Enregistrement W3179022579 · doi:10.5194/egusphere-egu21-12564

Influence of morphometric parameters and meteorological conditions on ephemeral pool hydrology in the Canadian Shield forest 

2021· article· en· W3179022579 sur OpenAlexaffabout
Marjolaine Roux, Marie Larocque, Philippe Nolet, Sylvain Gagné

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensInstitut du Savoir MontfortUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEphemeral keyHydrology (agriculture)WetlandBedrockSnowmeltEnvironmental scienceSTREAMSSurface waterHabitatSpring (device)GroundwaterEcologySurface runoffGeologyGeomorphologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ephemeral pools are geographically isolated wetlands commonly found in temperate forests of northeastern North America. These wetlands are usually hydrologically isolated from the surface water network but in some conditions can be connected to local groundwater flow. They fill at maximal capacity following spring snowmelt and dry out during summer. They contribute to forest biodiversity by providing breeding habitats for amphibians during their spring and early summer period of hydrological activity. However, ephemeral pools are poorly understood and rarely studied because of their small dimensions and temporary hydrology. This work presents the final results of a five-year study aimed to acquire new knowledge on ephemeral pool hydrology to go beyond the anecdotical pool and to understand the conditions and processes that driving their hydrology. A large number of pools (39) located in the Canadian Shield forest were instrumented to monitor hourly water level variations in the pool and in the neighboring and underlying fractured bedrock aquifer. They were also described in extensive details for their geomorphological features and water levels over a period from one to five years (April 2016 to July 2020). The first rather surprising result from this work is that, although the pools are all located in bedrock depressions, they cover a wide range of morphologies. Their maximum sizes vary from 29 to 1866 m2 and their maximal volumes vary from 4 to 654 m3. Their maximum water depths are also highly contrasted, ranging from 0.14 m to 2.03 m. The pool depressions are overlain by mineral sediments (silt to fine sand with occurrences of coarse sand and gravel) of contrasted thicknesses (0 m to 1.70 m). An organic matter layer of highly varying thickness (0.12 m to 1.24 m) was observed at all sites above the mineral sediments. Despite these varied morphological conditions, all the pools have similar hydrological patterns throughout the year and these patterns are highly resilient to meteorological conditions. They dry out between the end of May and the end of July, rapid temporary refilling during important summer rainfall events, and partially refilling in autumn following more frequent rainfall events and lower evapotranspiration. The results show that surface water levels are maintained when the underlying sediments are saturated. Otherwise, the ephemeral pools lose water by infiltration to the underlying aquifer. Water level variations within the pools are positively and significantly correlated with net precipitation (P – PET). Hydroperiods vary between 28 days (2020) and 86 days (2017), reflecting the year-to-year meteorological variability. The mean hydroperiod is significantly correlated to spring rainfall (April to June), but also to the volume of water stored in the pool, and to the pool surface area. This study provides a unique and original dataset that contribute to better understand the hydrodynamics and resilience to anthropogenic (forestry) and natural (climate change) impacts of a wetland type that is rarely studied but provide crucial habitats for forest biodiversity.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,221 · 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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