Isotopic evidence of increasing water abundance and lake hydrological change in Old Crow Flats, Yukon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lake-rich northern permafrost landscapes are sensitive to changing climate conditions, but ability to track real-time and potentially multiple hydrological responses (e.g. lake expansion, drawdown, drainage) is challenging due to absence of long-term, sustainable monitoring programs in these remote locations. Old Crow Flats (OCF), Yukon, is a Ramsar Wetland of International Importance where concerns about low water levels and their consequences for wildlife habitat and traditional ways of life prompted multidisciplinary studies during the International Polar Year (2007–2008) and led to the establishment of an aquatic ecosystem monitoring program. Here, we report water isotope data from 14 representative thermokarst lakes in OCF, the foundation of the monitoring program, and time-series of derived metrics including the isotope composition of input waters and evaporation-to-inflow ratios for a 13 year period (2007–2019). Although the lakes spanned multiple hydrological categories (i.e. rainfall-, snowmelt- and evaporation-dominated) based on initial surveys, well-defined trends from application of generalized additive models and meteorological records reveal that lakes have become increasingly influenced by rainfall, and potentially waters from thawing permafrost. These sources of input have led to more positive lake water balances. Given the documented role of rainfall in causing thermokarst lake drainage events in OCF and elsewhere, we anticipate increased vulnerability of lateral water export from OCF. This study demonstrates the value of long-term isotope-based monitoring programs for identifying hydrological consequences of climate change in lake-rich permafrost landscapes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».