Summer ecosystem structure in mountain lakes linked to interannual variability of lake ice, snowpack, and landscape attributes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mountain lakes experience interannual variability in spring snowpack and ice cover that can lead to differences in physical, chemical, and biological properties in the succeeding summer. Lake studies that capture extreme years of snow and ice would be useful to understand and anticipate effects of climate change, but such data are rare for remote mountain lakes. Monitoring of lakes in Olympic, North Cascades, and Mount Rainier National Parks from 2007 to 2018 allowed us to examine limnological differences along interannual and elevation‐driven climate gradients that included unusually high (2011–2012) and 100‐yr record low (2015) snowpack years. Years with lower spring snowpack had earlier ice‐out. Across lakes, our analysis suggested an average of 0.075°C lake warming per day of lost ice duration (0.525°C per week), giving rise to other ecosystem changes linked to temperature such as lower dissolved oxygen, higher total dissolved N, higher chlorophyll, and higher abundance of cladoceran zooplankton. Conversely, in years with higher snowpack and a shorter ice‐free season, lakes were colder and clearer (1 m deeper Secchi depth for every 1 m May snow water equivalent), with more dilute ions as well as lower algal biomass and zooplankton abundance. These results add to evidence that changes in snowpack or ice‐out dates alter mountain lake ecology through multiple processes associated with hydrology, terrestrial‐aquatic connection, water temperature, productivity, ion composition, and plankton communities.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».