Climate buffering effects of western Canadian boreal lakes: the effect of lake size and depth on shoreline and nearshore forests
Notice bibliographique
Résumé
Lakes can provide thermal refugia effects by buffering shoreline and inland temperatures, potentially delaying forest transitions. However, this effect has not been quantified for the majority of boreal Canada lakes, which are often excluded in general circulation model predictions of climate, thus potentially underestimating the effects of lake-mediated buffering. Here, we quantify the effects of varying lake morphometry on temperature buffering potential of 11 boreal lakes in central to western Canada. We aim to provide context for lake-mediated climate buffering in Canada’s boreal forest. We established inland transects at 11 lakes in Ontario, Manitoba, Saskatchewan, Alberta, and the NWT of Canada, with temperature stations at 10 m, 100 m, 1 km, 10 km, and 100 km from shore. We predicted the effects of lake characteristics on mean July temperature anomaly, net ice-off period temperature anomaly, and the proportion of coniferous trees at sites. July temperatures were coolest on the downwind side of lakes, within 10 km of shore, and at lakes with a high volume (R 2 c = 0.71), Near-shore sites were cooler than inland sites, particularly at a lower altitude above the lake and larger lake volumes (R 2 c = 0.66). Ice-off temperature anomalies were best predicted by the interaction between lake area and average lake depth (R 2 c = 0.55). Lastly, the proportion of coniferous trees at sites was best predicted by mean July temperature (R 2 c = 0.41). We identified lakes across boreal Canada large enough to provide seasonal temperature buffering on their shoreline and nearshore forests, with an aim for inclusion in circulation models and to guide management and conservation efforts associated with lake-mediated climate refugia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».