Hydro‐thermal modelling of the potential impacts of reservoirs on water temperature and incubation time of Atlantic salmon and brook trout in the Tobique River, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water temperature is recognised as a crucial variable in lotic ecosystems affecting the metabolism of aquatic organisms, with extremely high‐temperature events increasing the risk of mortality of various species. Impounding rivers to regulate flow and generate electricity is one of the causes of altered thermal regimes in river systems. This paper presents the results of a study to simulate the impact of reservoirs on downstream temperatures of the Tobique River, New Brunswick, Canada. CEQUEAU, a hydrological and water temperature model, was used to simulate and assess the flow and water temperature of the Tobique River from 1997 to 2020. It was coupled to a statistical model to generate water temperature at different depths in the reservoir. Results show that the CEQUEAU model was successfully calibrated for water temperature with an overall root mean square error of 1.7°C. Based on the results, when water is drawn from the lower parts of the reservoir, the mean water temperature downstream of the dam increases in winter and spring by ~1°C. The results of this paper provide insight into how dams can affect the incubation time of cold‐water species in eastern Canada. We calculated the hatching degree days of Atlantic salmon and Brook trout to evaluate the impact of dams on fry emergence. Results indicated that the hatching period of Atlantic salmon and Brook trout downstream of reservoirs may shorten under the influence of dams.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».