Yukon River discharge  temperature from 2017 – 2020 may be influenced by late summer headwaters flux and water vapor forcing, rather than decadal scale air temperature patterns over this time period
Notice bibliographique
Résumé
The river mouth of the Yukon is home to subsistence fisheries which will become increasingly subject to changes in temperature and river chemistry. Predicting these changes will become important to scientists and stakeholders interested in preserving biodiversity[1]. The data in this study include the Group for High Resolution Sea Surface Temperature level-4 gridded 0.09 degree sea surface temperature dataset [2], The Arctic Great Rivers Yukon River volumetric flux dataset [3], the in situ VonFinster headwaters dataset [4], MERRA-2 air temperature [5], MERRA-2 water vapor [6]. A prior study illustrated that SST patterns in the Norton Sound followed decadal scale temperature in August Pacific Decadal Oscillation (PDO) indices from both the University of Washington and University of Tokyo timeseries [7; 8; 9]. This study also suggested that Yukon river SST closely followed air temperature over the river mouth from 2003 – 2020, but that river mouth temperature diverged from air temperature in the years 2017 – 2020. Yukon headwaters flux increased on or following September 1 in the years 2015 – 2019 during warm-summer PDO indices in the Norton Sound. This suggested an effect not directly related to air temperature over the river mouth. Additionally, three maximum Yukon river discharge years over 2003 – 2020 occurred during the warm-summer PDO years in the years 2005, 2016, and 2020. The year 2016, a large sum river discharge year, also had positive water vapor forcing, suggesting that atmospheric effects may be related to extra river discharge during this time frame. References: [1]Warkentin, L.; Parken, C. K.; Bailey, R.; Moore, J. W. Low summer river flows associated with low productivity of chinook salmon in a watershed with shifting hydrology. Ecol. Solute. Evid. 2022, 3, e12124 doi: 10.1002/2688-8319.12124. [2] Remote Sensing Systems (REMSS). GHRSST Level 4 MW_IR_OI Global Foundation Sea Surface Temperature analysis version 5.0 from REMSS (GDS versions 1 and 2), [2003-2020, 165° W-180° W, 52° N-70° N]. NOAA National Centers for Environmental Information, 2008.{Accessed: September, 2002} [3]Shiklomanov, A.I.; Holmes R.M.; McClelland J.W.; Tank S.E.; Spencer, R.G.M. Arctic Great Rivers Observatory, Discharge Dataset (2021, September 8), 0214. Retrieved from https://www.arcticrivers.org/data. [4]von Finster, A.; Folkes, M. Yukon River water temperature data series (2021, March 6), Pacific Salmon Commission. https://www.psc.org [5]Global Modeling and Assimilation Office (GMAO) (2015), MERRA-2 surface air temperature, instM_2d_lfo_Nx.200301-20201231: 2d, Monthly mean,Time-Averaged, Single-Level Assimilation, Single-Level Diagnostics V5.12.4, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), [08/09/2023], doi: 10.5067/AP1B0BA5PD2K. [6]Global Modeling and Assimilation Office (GMAO) (2015), MERRA-2 water vapor, instM_2d_lfo_Nx.200301-20201231: 2d, Monthly mean,Time-Averaged, Single-Level,Assimilation,Single-Level Diagnostics V5.12.4, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), [Data 08/09/2023], 10.5067/AP1B0BA5PD2K. [7] Spratt, R., Vazquez, J., Menemenlis, D., Carroll, D. A Synoptic Scale Comparison of Yukon River Mouth Temperature to Open Source Modeled, in-situ, and reanalysis data from 2003-2020, 2024, IEEE, in-review. [8]University of Tokyo. (2006, December 7). Tokyo Climate Center website and its products - data.jma.go.jp., Tokyo Climate Center Library. Retrieved from https://ds.data.jma.go.jp/tcc/tcc/index.html. [9]Smith, T. M., Reynolds, R. W., Peterson, T. C., and Lawrimore, J. Improvements to NOAA's historical merged land-ocean surface temperature analysis (1880-2006), J. Climate, 2008, 21( 10), 2283 – 2296.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».