Modelling spatial and temporal variability of water temperature across six rivers in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing river water temperature in response to the warming climate is concerning for water quality and ecosystem health of rivers. This study provides an assessment of the spatio‐temporal variability of the ongoing and potential future river water temperature ( T w ) change in western Canada. We use the air2stream model to reconstruct historical T w dataset for 17 stations across six rivers, and employ the reconstructed T w to analyze hydro‐climatic controls, trends, and sensitivities in relation to air temperature ( T a ) and discharge. Results provide insights on the contrasting summer (July and August) T w responses. While T w is primarily T a controlled for the northern rivers, discharge exerts increasing influence that approaches T a control for the southern rivers. Trends in T w are increasing and spatially varied, with significant increases and occurrences above the critical 18 and 20°C thresholds for the southern Fraser and Similkameen Rivers. A sensitivity analysis indicated 0.5–1.5°C T w increases for a 2.0°C T a increase, and 0.2–0.6°C T w increases for a 20% summer discharge decline. Overall, the results provide critical information for understanding the river ecosystem health, such as cold‐water species habitat.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».