Do headwater lakes moderate downstream temperature response to forest harvesting? Illustrating opportunities and obstacles associated with virtual experiments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are concerns that environmental changes, such as climate variability and forest harvesting, are altering stream thermal regimes and impacting aquatic ecosystems. Previous studies have suggested that the abundant headwater lakes found in northern landscapes may moderate downstream temperature response to forest harvesting. We investigated this hypothesis using a virtual experimental approach based on detailed field measurements made at boreal catchments in northern Sweden coupled with a process‐based stream temperature model. We simulated streamside harvesting for stream reaches with and without a headwater lake. Mean daily summer stream temperature response to harvesting was generally between 0.5 and 1.5°C higher for the stream without a lake than for the stream with a lake. However, during rain events the stream with the lake showed a greater stream temperature response than the stream without a lake. Headwater lakes typically store and delay runoff from rain events, augment baseflow, and have elevated outflow temperatures. These differences in upstream boundary conditions, in terms of flow and water temperature, were the key drivers for the contrasting harvest responses between streams with and without headwater lakes. These findings were generally consistent across different harvesting scenarios; however, uncertainty in the hyporheic term and post‐harvest microclimate conditions influenced the simulated magnitude of post‐harvest stream temperature response. Our study highlights the utility of virtual experiments for gaining insight on systems understanding but caution is needed when using models for predictions outside the conditions for which models are calibrated.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».