Elevation-dependent warming of streams in mountainous regions: implications for temperature modeling and headwater climate refugia
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is warming stream temperatures with significant implications for species that require cold temperatures to persist. These species often rely on headwater habitats in mountainous regions where elevation gradients in hydroclimatic conditions may induce differential patterns of long-term warming that affect the resistance of refugia. Forecasts from mechanistic and statistical stream temperature models diverge regarding whether this elevation dependence will cause above- or below-average warming in headwaters during warm summer periods, so we examined monitoring records for stream temperature (n = 271), air temperature (n = 690), and stream discharge (n = 131) across broad elevation gradients in a mountainous region of western North America to better understand potential future trends. Over a 40-year period characterized by rapid climate change from 1976–2015, air temperature stations exhibited below-average warming rates at high elevations while stream discharge declined at above average rates. Between climatically extreme years that involved summer air temperature increases >5 °C and discharge declines >70%, temperatures in high-elevation streams exhibited below average increases but otherwise showed negligible elevation dependence during intermediate climate years. In a subsequent example, it was demonstrated that elevation dependent stream warming has a minor effect on the amount of thermal habitat loss relative to the average water temperature increase within a mountain river network. We conclude that predictions of above average warming effects on headwater organisms for this region may be overly pessimistic and discuss reasons why different types of temperature models make divergent forecasts. Several research areas warrant greater attention, including descriptions of elevation-dependent patterns in other regions for comparative purposes, examination of long-term stream temperature records to understand how sensitivity to climate forcing may be evolving, use of new data sources to better represent key processes in temperature models across broad areas, and development of hybrid models that integrate the best attributes of mechanistic and statistical approaches.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».