Data from: Dissolved organic carbon in streams within a subarctic catchment analysed using a GIS/remote sensing approach
Notice bibliographique
Résumé
Climate change projections show that temperature and precipitation increases can alter the exchange of greenhouse gases between the atmosphere and high latitude landscapes, including their freshwaters. Dissolved organic carbon (DOC) plays an important role in greenhouse gas emissions, but the impact of catchment productivity on DOC release to subarctic waters remains poorly known, especially at regional scales. We test the hypothesis that increased terrestrial productivity, as indicated by the normalized difference vegetation index (NDVI), generates higher stream DOC concentrations in the Stordalen catchment in subarctic Sweden. Furthermore, we aimed to determine the degree to which other generic catchment properties (elevation, slope) the explain DOC concentration, and whether or not land cover variables representing the local vegetation type (e.g., mire, forest) need to be included to obtain adequate predictive models for DOC delivered into rivers. We show that the land cover type, especially the proportion of mire, played a dominant role in the catchment's release of DOC, while NDVI, slope, and elevation were supporting predictor variables. The NDVI as a single predictor showed weak and inconsistent relationships to DOC concentrations in recipient waters, yet NDVI was a significant positive regulator of DOC in multiple regression models that included land cover variables. Our study illustrates that vegetation type exerts primary control in DOC regulation in Stordalen, while productivity (NDVI) is of secondary importance. Thus, predictive multiple linear regression models for DOC can be utilized combining these different types of explanatory variables.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».