Thermal mixing patterns in Lake Ontario as revealed by novel year-round observations of thermal stratification
Notice bibliographique
Résumé
Year-round records of thermal stratification in the Great Lakes are rare, and there are few observations of thermal stratification during winter. In this paper we analyze temperature data from 13 temperature logger chains and from over 130 benthic acoustic receivers that were deployed across Lake Ontario for two years. The timing and duration of the fall overturn correlates with the local average water depth, and shallow sites ( 100 m depths). Likewise, in spring the shallow sites warm faster. Lake Ontario has partial ice cover, so wind driven mixing stirs the water column throughout winter and inverse thermal stratification is largely absent. The depth-averaged winter water temperatures vary between 0 – 4oC, with the coldest temperatures (near 0.1oC) found in the shallow Kingston basin, and warmest temperatures (near 4oC) at sites near the 244 m deep Rochester Basin. Lake Ontario appears to be a warm monomictic lake, rather than having a dimictic mixing pattern – there is no sustained ice cover or inverse stratification that inhibits vertical mixing in winter. Winter is a poorly understood season for many aquatic processes, including fish bioenergetics, fish distribution, biochemical processes, invertebrate distribution and production. Moreover, lack of knowledge of winter has hampered the use of correct initial conditions for running large lake hydrodynamic models. We discuss the implications of these 2-year observations of thermal stratification in Lake Ontario for interpreting fish habitat usage and fish reproductive phenology and for fisheries management.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».