Spring coherence in dissolved organic carbon export dominates total coherence in Boreal Shield forested catchments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The wide range of forested landscapes in boreal environments store and cycle substantial amounts of carbon, although the capacity of these systems to act as either a carbon sink or source is uncertain under a changing climate. While there are clear reports of regional-scale increases in dissolved organic carbon (DOC) concentrations in streams and lakes, there remains substantial watershed-scale variability in these patterns. Coherence is a framework for examining if variables of interest within adjacent spatial units change synchronously or asynchronously through time and has been widely applied in the context of lentic hydrochemistry, and which can shed light on the relative importance of regional- vs. local-scale controls. The objective of this research was to quantify coherence in discharge, DOC concentrations, and DOC loads in forested boreal watersheds, and to what extent coherence varied by season. Coherence was assessed using data from three long-term ecological research sites spanning boreal forest environments (IISD-Experimental Lakes Area, Turkey Lakes Watershed Study, and Dorset Environmental Science Centre) that included 29 829 DOC measurements across 739 stream-years, examining correlation between stream-pairs within each site, but not between sites. Seasonal coherence in DOC export was consistent across the three sites; coherence was significantly greater in spring than all other seasons, and was strongly related to discharge coherence. Currently, the season with the greatest loads (spring) is also the most coherent season, suggesting that annual between-stream coherence may be reduced if spring becomes proportionally less important in hydrologic budgets under a changing climate. This research aids in determining which factors contribute to synchronous watershed behaviour, and which factors may contribute to the timing and extent of individual watershed-scale deviations from landscape-level patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».