Streamflow regime of a lake‐stream system based on long‐term data from a high‐density hydrometric network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Northern landscapes are dominated by a mosaic of lakes and streams, yet only a limited number of studies have explored how these lake‐stream networks influence streamflow regimes. In order to gain further insight into the hydrologic behaviour of lake‐stream systems, we conducted a study using long‐term streamflow data to investigate the annual‐, seasonal‐ and event‐scale streamflow regimes of a lake‐stream network at the Turkey Lakes Watershed (TLW) in central Ontario, Canada. Streamflow metrics were compared for seven lake and 12 no‐lake catchments within the TLW, in addition to 14 no‐lake catchments from other forested landscapes. It was difficult to attribute patterns in annual streamflow regimes to the influence of lakes due to the confounding influence of catchment size; however, streamflow regimes appeared to be less flashy at locations with more lake influence. In addition, lake catchments showed high similarity in streamflow regimes across seasons, whereas no‐lake catchments showed more similarity to lake catchments during wet seasons but less similarity during dry seasons. Event‐scale streamflow regimes further downstream from lake outlets were associated with greater increases in peakflow response and hydrograph rise rate following rain events than locations closer to lake outlets. Antecedent conditions were also important for both the peakflow response and rise rate, but less so than the amount of rainfall during the event. Variability in streamflow across lake‐stream networks appears to be driven by interactions between delayed contributions from lakes and relatively rapid runoff contributions from hillslopes and tributaries without lakes. In addition, streamflow regimes are influenced by temporal changes in lake storage deficits, which are a function of lake and catchment properties, as well as hydrometeorological conditions. Our results highlight that a network‐scale perspective that incorporates lakes and streams is needed to understand how these landscapes will hydrologically respond to environmental change.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».