Hydroclimate Variability Affects Habitat‐Specific (Open Water and Littoral) Lake Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lakes integrate the signals of changing hydroclimate in their surrounding basin, which substantially influence gross primary production (GPP), respiration (R), and net ecosystem production (NEP). Most research focuses only on the changes to the open water habitat despite the littoral habitat's importance to lakes and its sensitivity to hydroclimatic variability. We analyze how years with different ice‐out dates and snow water equivalent (SWE) triggered different metabolism responses in the open water and littoral habitats of a subalpine lake. The dry (early ice‐out date and low SWE) and wet (late ice‐out date and high SWE) years had lower GPP and R rates in both habitats compared to the average hydroclimatic year. Furthermore, consumer biomass decreased during dry and wet years. GPP and R reduced the most in the littoral habitat. Consequently, the relative contribution to total lake GPP and R of the littoral habitat decreased, and the contribution of the open water habitat increased during the dry and wet years. We demonstrate that hydroclimatic conditions affect productivity and consumer biomass and show that within‐lake habitats do not experience equivalent responses to climate forcing. Our study has implications for how ecosystem scientists and managers quantify the absolute and relative contributions of the littoral habitat to whole lake production in the context of climate variation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».