The response of small boreal catchments to extreme weather event: Hurricane Larry
Notice bibliographique
Résumé
The boreal environment is high in dissolved organic carbon (DOC) and iron concentrations. This DOC is enriched in functional groups allowing it to bind strongly with iron and act as a significant source of iron to the coastal and marine environment. As climate change intensifies more extreme weather events will affect the northern hemisphere and boreal environment. These weather events can lead to massive fluxes of material but the impact it will have is currently unknown. Hurricane Larry made landfall on Newfoundland (NL) in 2021 providing an opportunity to investigate how the boreal environment will react to extreme weather events. We sampled three rivers before and after the hurricane to see how DOC and iron concentrations, and colour (a350) were affected by the hurricane. Temperature and pH were found to decrease in a statistically significant manner following the storm with iron and a350 having a significant increase, DOC despite increasing following the storm failed to meet the statistical significance threshold. The rivers chosen had a high abundance of natural landcover which buffered the catchment's response from the hurricane. Pearson's correlations were calculated between the landcover and the ∆ of the variables to access the resilience of the catchments to extreme weather events. Due to the small sample size Pearson's corelations could not achieve statistical significance but the results still provide a novel look into the resilience of the northern boreal regions to extreme weather events. These preliminary results show that a high percentage of forest and peatlands buffered against increases in DOC and colour, with wetlands buffering an increase in iron concentrations. This study represents one of the first to observe boreal catchment responses to extreme weather events such as hurricanes and can serve as basis for more robust studies based in the boreal region.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».