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Enregistrement W4392658123 · doi:10.5194/egusphere-egu24-20529

Interactions and Connectivity between Large Inland Lakes, Coastal Wetlands and Groundwater

2024· preprint· en· W4392658123 sur OpenAlexaboutno aff
Brent Porter Heerspink, A. D. Kendall

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandGroundwaterEnvironmental scienceGeographyHydrology (agriculture)Water resource managementOceanographyGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changing climate conditions have altered sea and inland lake levels around the globe, including in the world's largest inland lake system, North America's Laurentian Great Lakes. These five lakes span the border between the United States and Canada, holding ~23,000 km3 of freshwater, including ~4,000 km3 of groundwater, which represents ~21% of the world's available freshwater. Rapid interannual changes in lake elevation of 1-2m over the last 25 years have occurred due to changing climatic conditions including precipitation, lake surface temperature and the extent of winter ice cover. Significant effort has been invested to develop predictive models for climate, runoff and lake levels in the Great Lakes region. Recent hydrologic modeling efforts have also investigated interactions between the Great Lakes and the adjacent groundwater aquifers, with a focus on groundwater as a source or sink of water to the lakes. Yet little attention has been given to the coastal hydrologic processes that control the feedback between lake levels and groundwater response. Here, we investigate the effects of lake level changes on terrestrial groundwater elevations with a coupled surface and groundwater hydrology model encompassing the entire State of Michigan, using the Landscape Hydrology Model (LHM). LHM is a gridded, process-based surface and shallow subsurface water balance model coupled to USGS MODFLOW which simulates saturated groundwater processes. We tested the effect of lake levels on terrestrial groundway by running a set of model experiments using consistent climate forcing data and different lake elevations as groundwater model boundary conditions. Results indicate the changing lake levels drive changes in terrestrial groundwater elevations of up to 2m and as far as 20 km inland. Here, we extend this study to consider how these lake-level induced changes in groundwater elevation affect the hydrologic connectivity of coastal wetlands. We explicitly consider both surface connectivity and groundwater connectivity, and how those vary in space and time. Given the predicted impacts of climate change on sea and lake levels globally, it is important to understand how feedbacks between surface and groundwater in coastal regions affect the connectivity of and ecosystem services provided by coastal wetlands.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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