Watershed Classification Predicts Streamflow Regime and Organic Carbon Dynamics in the Northeast Pacific Coastal Temperate Rainforest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Watershed classification has long been a key tool in the hydrological sciences, but few studies have been extended to biogeochemistry. We developed a combined hydro‐biogeochemical classification for watersheds draining to the coastal margin of the Northeast Pacific coastal temperate rainforest (1,443,062 km 2 ), including 2,695 small coastal rivers (SCR) and 10 large continental watersheds. We used cluster analysis to group SCR watersheds into 12 types, based on watershed properties. The most important variables for distinguishing SCR watershed types were evapotranspiration, slope, snowfall, and total precipitation. We used both streamflow and dissolved organic carbon (DOC) measurements from rivers ( n = 104 and 90 watersheds respectively) to validate the classification. Watershed types corresponded with broad differences in streamflow regime, mean annual runoff, DOC seasonality, and mean DOC concentration. These links between watershed type and river conditions enabled the first region‐wide empirical characterization of river hydro‐biogeochemistry at the land‐sea margin, spanning extensive ungauged and unsampled areas. We found very high annual runoff (mean > 3,000 mm, n = 10) in three watershed types totaling 59,024 km 2 and ranging from heavily glacierized mountain watersheds with high flow in summer to a rain‐fed mountain watershed type with high flow in fall‐winter. DOC hotspots (mean > 4 mg L −1 , n = 14) were found in three other watershed types (48,557 km 2 ) with perhumid rainforest climates and less‐mountainous topography. We described four patterns of DOC seasonality linked to watershed hydrology, with fall‐flushing being widespread. Hydro‐biogeochemical watershed classification may be useful for other complex regions with sparse observation networks.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».