Quantifying relative contributions of source waters from a subalpine wetland to downstream water bodies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Subalpine regions of the Canadian Rocky Mountains are expected to experience continued changes in hydrometeorological processes due to anthropogenically mediated climate warming. As a result, fresh water supplies are at risk as snowmelt periods occur earlier in the year, and glaciers contribute less annual meltwater, resulting in longer growing seasons and greater reliance on rainfall to generate runoff. In such environments, wetlands are potentially important components that control runoff processes, but due to their location and harsh climates their hydrology is not well studied. We used stable water isotopes of hydrogen and oxygen (δ 2 H and δ 18 O), coupled with MixSIAR, a Bayesian mixing model, to understand relative source water contributions and mixing within Burstall Wetland, a subalpine wetland (1900 m a.s.l.), and the larger Burstall Valley. These results were combined with climate data from the Burstall Valley to understand hydrometeorological controls on Burstall Wetland source water dynamics over spatiotemporal timescales. Our results show that the seasonal isotopic patterns within Burstall Wetland reflect greater reliance on snowmelt in spring and rainfall in the peak and post‐growing season periods. We found a substantial degree of mixing between precipitation (rain and snow) and stored waters in the landscape, especially during the pre‐growing season. These findings suggest that longer growing seasons in subalpine snow‐dominated landscapes put wetlands at risk of significant water loss and increased evaporation rates potentially leading to periods of reduced runoff during the peak‐ growing season and in extreme cases, wetland dry out.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».