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Enregistrement W4281941169 · doi:10.3390/w14111815

Using Stable Water Isotopes to Analyze Spatiotemporal Variability and Hydrometeorological Forcing in Mountain Valley Wetlands

2022· article· en· W4281941169 sur OpenAlexaff
Julia M. Hathaway, Richard M. Petrone, Cherie J. Westbrook, Rebecca C. Rooney, Lindsey E. Langs

Notice bibliographique

RevueWater · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandEnvironmental scienceClimate changeHydrology (agriculture)Surface runoffEcosystemSurface waterHydrometeorologyForcing (mathematics)PrecipitationWater balanceAtmospheric sciencesEcologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wetlands in Montane and Subalpine Subregions are increasingly recognized as important hydrologic features that support ecosystem function. However, it is currently not clear how climate trends will impact wetland hydrological processes (e.g., evaporative fluxes) across spatiotemporal scales. Therefore, identifying the factors that influence wetland hydrologic response to climate change is an important step in understanding the sensitivity of these ecosystems to environmental change. We used stable water isotopes of hydrogen and oxygen (δ2H and δ18O), coupled with climate data, to determine the spatiotemporal variability in isotopic signatures of wetland source waters and understand the influence of evaporative fluxes on wetlands in the Kananaskis Valley. Our results show that the primary runoff generation mechanism changes throughout the growing season resulting in considerable mixing in wetland surface waters. We found that evaporative fluxes increased with decreasing elevation and that isotopic values became further removed from meteoric water lines during the late peak- and into the post-growing seasons. These findings suggest that a change in the water balance in favor of enhanced evaporation (due to a warmer and longer summer season than present) will not only lead to greater water loss from the wetlands themselves but may also reduce the water inputs from their catchments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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