Climate-Driven Shifts in Stream Thermal Regimes of the Laurentian Great Lakes Basin: The Role of Rain-on-Snow Events
Notice bibliographique
Résumé
Stream temperature influences aquatic ecosystem health, species distribution, and water quality. In snow-dominated watersheds, rain-on-snow (ROS) events regulate stream temperature by introducing cold meltwater, yet their role under future climate is uncertain. We investigate spatial variability of stream thermal regimes in the Great Lakes Basin (GLB) under historical (1960–2014) and future (2047–2074) scenarios using a basin-scale Soil and Water Assessment Tool (SWAT) enhanced with ROS and stream temperature modules. The model was calibrated with daily streamflow and snowpack water equivalent and driven with downscaled CMIP6 climate data. ROS events strongly cool streams in winter and spring, especially in colder northwest and northeast subbasins. However, under future warming, as ROS intensity declines, cooling weakens and stream temperatures increase across all seasons. Summer temperatures are projected to rise by 3–5°C in the southeast and northeast, with cumulative degree days (above 6°C) increasing and warming occurring earlier. These changes are linked to ROS-driven cooling and diminished summer flows. Thermal homogenization is projected across the basin, as historically cooler northern streams warm more rapidly, reducing spatial variability. Hot day duration shows strong negative correlations (−0.4 to −0.6) with ROS timing and intensity, particularly in the Lake Michigan and Ontario basins. The projected loss of ROS-induced cooling may elevate thermal stress for cold-water species, alter ecosystem metabolism, and increase invasive species risk. Adaptive strategies such as riparian shading and forest management will be critical to sustain thermal resilience.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».