Beyond fill and spill: Hydrological connectivity in a sub‐arctic bog‐fen‐tributary complex in the Hudson Bay Lowlands, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patterned bog and fen peatlands, which dominate the landscape in the Hudson Bay Lowlands (HBL), act as important water storage and conveyance features in this region. In spite of their hydrological importance, there are currently no studies that define and characterize the thresholds of bog‐fen‐tributary hydrological connectivity in the HBL or their relation to seasonal and annual changes in water fluxes. To this end, hydrological (i.e., streamflow and groundwater levels) and meteorological (i.e., precipitation, snow depth, evapotranspiration, and temperature) data were collected at a 4.8 km2bog‐fen‐tributary complex between 2007 and 2018. Connectivity thresholds were best characterized into three states (disconnected, connected, and high activity) that incorporated 41%, 47%, and 12% of the study period and 4%, 18%, and 78% of runoff, respectively. Runoff generally peaked in the spring due to snowmelt, while connectivity was highest in the peatlands in the fall months when precipitation exceeded evapotranspiration due to cooling temperatures. Warmer than average spring temperatures accelerated snowmelt rate faster than frost table thaw rate in the fen; this reduced the amount of meltwater that entered storage, increased drainage from bog to fen, and decreased overall connectivity in the unfrozen season. Cooler than average spring temperatures delayed bog connection and ground thaw; the late frost melt provided a source of water to the bogs after melt into the late spring and early summer. This study provides a basis for the modelling of peatland hydrological connectivity in the region in the drier conditions anticipated with climatic warming and regional resource extraction.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».