Synoptic sampling reveals spatial stability in flow and chemistry patterns despite large seasonal variability in a subarctic mountain catchment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seasonality plays a critical role in cold mountain regions as variation in air temperature, ground thermal status, and precipitation phase alter the rate, timing and magnitude of hydrological and chemical transport. Additionally, cold mountain catchments can have highly variable topography, geology, permafrost, and landcover, which intrinsically add to this irregularity. Understanding how external and internal variability act to control mass fluxes requires sampling at a high spatial resolution over time, which rarely occurs in cold remote regions. In this work, we conduct five snapshot sampling surveys across 34 subcatchments during the ice‐free period in Wolf Creek Research Basin (a mesoscale montane subarctic catchment) and two additional winter surveys across a subset of sites to assess the drivers of variability in stream chemistry and discharge. We sampled for specific conductance (SpC), major ions, and dissolved organic carbon (DOC) and used statistical metrics and Bayesian mixing analysis to quantify patterns of flow and chemistry across space and time. Our results indicate patterns in both flow and chemistry remain largely consistent across seasons for all solutes. However, there was weaker correlation of chemistry between sites, suggesting asynchronous behaviour within the catchment. There was evidence of increasing production of ions and DOC along the stream network during high spring flows but not during low flows. Although concentrations and flows exhibit high seasonality in subarctic mountains, this seasonal variability does not alter spatial patterns that arise from highly variable catchment characteristics.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».