Quantifying the Effect of Catchment Snow Cover on Stream Temperature Dynamics in a Mountainous Region
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Stream temperature is an important water quality parameter, particularly as it influences thermal habitat suitability for a range of species. Empirical models are commonly used for estimating stream temperature at locations where no or limited data exist and for making projections of stream temperature response to future climate scenarios. Previous research has shown that snow dynamics strongly influence stream temperature in mountainous regions. The objective of this study is to evaluate the use of catchment‐scale fractional snow cover () as a predictor in temporal stream temperature models. The study focused on 26 catchments in the southern Coast Mountains of British Columbia, where stream temperature has been monitored for at least 3 years for the months of April through October between 2016 and 2020. Daily mean air temperature series were estimated for each location using the ECMWF Reanalysis v5 (ERA5) daily surface product. Daily time series of fractional snow cover in the catchment areas were extracted from the MODIS snow cover product. Mean fractional snow cover for June of each year was used as a predictor in models for the following July to October to represent the thermal memory associated with catchment snow cover. Statistical modelling indicated strong support for including in May, June, September and October. For May and June, was significant for catchments larger than about 10 km 2 , but there did not appear to be an area threshold for significance for September and October. Mean June snow cover as an indicator of antecedent snow conditions was a significant predictor for some locations for July and August. Further research should explore the utility of for sites with longer periods of record, and should also explore the use of alternative snow indices, such as snow cover predicted by a hydrological model.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».