Widespread 20th-century increases in Canadian lake primary production and the roles of climate warming, solar irradiance and human impacts
Notice bibliographique
Résumé
Lakes provide many vital ecosystem services but are highly sensitive to human impacts and climate change. While data needed to assess their long-term trajectories are generally unavailable, lake responses to such perturbations can be inferred from sediment archives, including records of chlorophyll, a proxy for primary production. However, few if any datasets exist to test hypotheses at large spatial scales about the drivers of long-term change. Here, we apply rapid hyperspectral imaging to produce high-resolution records of sediment chlorophyll (defined as the sum of chlorophyll a and b and their degradation products) in dated cores from 80 lakes across Canada and identify an overall increase since the mid-19th-century. Breakpoint analysis detected a shift whereby the average rate of chlorophyll increase was seven times greater after 1966 than before. We then compared spatiotemporal chlorophyll trends to climate variables, solar irradiance, and land-use data to assess their relationships to past changes in primary production. We identified robust correlations between chlorophyll and climate variables (temperature and ice cover) that were especially strong after 1966, suggesting continental-scale alterations to lake primary production in response to recent accelerated warming. We also detected significant associations with incident solar radiation and catchment human impacts, and show that both had the potential to influence past primary production at the continental scale. Strong correlation between increased chlorophyll and climate variables after 1966 suggests continental-scale alterations to lake primary production due to accelerated warming, solar irradiance, and human impacts, according to high-resolution imaging of dated cores from 80 lakes across Canada.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».