Monitoring 13 years of drastic catchment change and the hydroecological responses of a drained thermokarst lake
Notice bibliographique
Résumé
Catastrophic drainage of thermokarst lakes transform portions of former lakebed to terrestrial settings, which have largely unknown consequences for the remaining aquatic habitat. Old Crow Flats, northern Yukon (Canada), is a lake-rich area that has recently experienced a climate-driven increase in lake drainage frequency. A notable example occurred during June 2007 when Zelma Lake (originally 12 km2) lost over 80% of its volume. Here we integrate remote sensing techniques with in-situ hydrological and limnological measurements over 13 years following drainage to 1) monitor water surface area and terrestrial land cover change and 2) identify associated effects on aquatic conditions. An airborne drone system was used to provide training data for land cover classification of AVIRIS-NG data, which indicated that tall willow shrubs covered 30.8% of the former lake area by 2017. Lake water isotope-derived deuterium-excess increased during the 13-year record indicating that hydrological input increased with greater snowpack accumulation within encroaching vegetation. Limnological conditions were highly variable and eutrophic during the first few years following drainage but became more stable as vegetation colonized the former lakebed. This long-term study provides insight of aquatic responses to thermokarst lake drainage and shrub vegetation proliferation, which are increasing in Arctic and subarctic regions.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».