Spatial-temporal changes in kelp extent in the Gulf Islands and Southern Vancouver Island: a remote sensing approach
Notice bibliographique
Résumé
Local studies across the Salish Sea show variable patterns of kelp change, ranging from total losses to resilient populations as a result of processes that operate on different scales. Here, we present a high-resolution satellite imagery approach to defining changes in kelp extent from 2005 to 2019 for the Gulf Islands and Southern Vancouver Island. We further related these changes to sea surface temperature (SST) from the Landsat thermal sensor and the number of weeks under high SST from lighthouse data. The analysis showed that (i) semi-exposed kelp areas such as Race Rocks, were characterized by strong tidal currents, high salinity (31±1), low SST variability (10oC±1), and low variability of kelp extent (20-35% with relation to the max. kelp area) for all years, including the El Nino years. The exception was 2009 (not an El Nino year), where a larger kelp extent was observed (55%). For this region, SST rarely rose above 12oC, except in strong El Nino when for about four weeks SST was higher than 12oC. (ii) Protected kelp areas such as Mayne Island in the Gulf Islands, were characterized by low tidal currents, lower salinity (26±3), and warmer (18oC±3) waters, and presented high variability (1-35%) of kelp extent. Maximum kelp extent (~30%) was observed in years 2012, 2013, 2017, and 2019, generally characterized by no or weak El Nino influence. These years showed SST around 17oC (±1) and 16 weeks of the spring/summer when the ocean was warmer than 14oC. The lowest kelp areas (~1%) were observed in El Nino years, in which SST in July was 19oC (±1), and temperatures were above 14oC for about 20 weeks. This analysis highlights the complexity of defining kelp resilience in the Salish Sea, and it indicates the potential for defining kelp sentinel regions covering different environmental conditions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».