Plume dispersion from the Nelson and Hayes rivers into Hudson Bay using satellite remote sensing of CDOM and suspended sediment
Notice bibliographique
Résumé
Change in the dispersion pattern of Arctic river plumes due to climate change and hydroelectric regulation is challenging to monitor, calling for synoptic and continuous observation using satellite remote sensing. Algorithms for colored dissolved organic matter (CDOM) and total suspended solids (TSS) were applied to moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) imagery to study Nelson and Hayes river plume dispersion into southwestern Hudson Bay, employing quantile regressions to capture dispersion variability along a freshwater–marine gradient. MODIS-derived CDOM and TSS quantile concentrations (Q0.05–Q0.95) decreased exponentially with distance from the Nelson River mouth. The Q0.95 asymptote marked the offshore extent of the river plume and was used to determine the marine and river water fractions of surface water in southwestern Hudson Bay. At about 125 km from the Nelson River mouth, CDOM was reduced by 75% of its river mouth values. Owing to the significant co-variability between CDOM dilution and river discharge, a 0.25 river water fraction was estimated at this distance, which varied by ±35 km during flood and ebb flows. Anti-cyclonic winds transported the river plume along the 54° azimuth towards central Hudson Bay, while cyclonic winds propagated the plume eastward along the south shore. Particle settling in the coastal waters and resuspension events from mudflats and/or bank erosion caused non-significant relationships between TSS and river discharge. This non-conservative behavior renders TSS a less useful optical tracer of Nelson and Hayes river water in southwestern Hudson Bay. The novel quantile regression approach for defining boundaries of river water dilution in transitional waters may provide helpful information for coastal management on a spatial scale of tens to hundreds of kilometers, ranging from near real-time monitoring to seasonal and multi-year studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».