Comment on hess-2023-211
Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Floodplain wetland ecosystems experience significant seasonal water fluctuation over the year, resulting in a dynamic hydroperiod, with a range of vegetation community responses. This paper assesses trends and changes in landcover and hydro-climatological variables, including air temperature, river discharge, and water level in the Upper Columbia River Wetlands (UCRW), British Columbia, Canada. A time series landcover classification from the Landsat image archive was generated using a Random Forest algorithm from 1984 to 2022. Peak river flow timing, duration, and anomalies were examined to evaluate temporal coincidence with observed landcover trends. The land cover classifier used to segment changes in wetland area and open water performed well (Kappa = 0.82). Over the last four decades, observed river discharge and air temperature have increased, precipitation has decreased, the timing of peak flow is earlier, and flow duration has been reduced. The frequency of both high discharge events and dry years have increased, indicating a shift towards more extreme floodplain flow behavior. These hydrometeorological changes are associated with a shift in the timing of snow melt from April to mid-May and are associated with seasonal changes in the vegetative communities over the 39-year period. The area of woody shrub landcover has increased in the spring (April to mid-May), peak flow period (late-May to July) and early fall (August to mid-September) by +6 % to +12 % since 1984. In the spring and early fall, the area of open water has decreased –3 % to –6 % since 1984, while it has increased 3 % during the peak flow period. The area of marsh land cover (mostly bulrush and cattails) has declined in every season by –29 % in spring, –19 % in the peak flow period and –5 % in early fall. These findings suggest that increasing temperatures have already impacted regional hydrology, wetland hydroperiod and floodplain landcover in the Upper Columbia Valley in Canada. Overall, there is substantial variation in seasonal and annual land cover reflecting the dynamic nature of floodplain wetlands, but the results show that the wetlands are drying out with increasing the areas of woody/shrubby habitat and loss of aquatic habitat. The results suggest that floodplain wetlands, particularly marsh and open water habitats are vulnerable to climatic and hydrological changes that could further reduce their areal extent in the future.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,024 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».