Climate Sensitivity of Lentic Mountain Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Lentic freshwater ecosystems are threatened by unprecedented global change. Often considered sentinels for change, lentic ecosystems like lakes and ponds are particularly sensitive and vulnerable to the effects of global change because they respond rapidly to changes in the environment and integrate information from their surrounding catchment within their ecosystem. These sensitive lentic ecosystems are increasingly threatened by climate-driven shifts like warming air temperatures, increasing hydroclimatic variability, and changing ice phenologies. Additionally, global-change phenomena such as increasingly extreme wildfire activity further threaten these ecosystems. In particular, mountain lentic ecosystems are experiencing some of the world’s greatest rates of change in air temperature and precipitation regimes, respond strongly to climate forcing, and may be particularly sensitive to global change. In this dissertation, I investigated the climate sensitivity of lentic ecosystems in three primary ways. First, we quantified lake exposure to wildfire smoke across North America, and reviewed the known and theoretical impacts of that exposure. Then, we investigated how wildfire smoke affects lake and pond temperature and ecosystem metabolism across a watershed. Finally, we addressed the impact of hydroclimatic variability on lake zooplankton assemblage, abundance, and diversity. We found that the physical, biological, and chemical processes in lakes likely all respond to wildfire smoke exposure, and that in small, oligotrophic mountain lakes and ponds, smoke reduces water temperatures and ecosystem metabolism. These studies highlight that as wildfires increase in frequency and intensity, smoke from those fires have the potential to impact lentic ecosystem processes from local to continental scales. We also found that while much of the research on climate impacts focuses on the effects of warming, climate change-driven extremes in hydroclimate significantly determines lake zooplankton community abundance, biomass, and diversity. With increasingly extreme variability in hydroclimate, mountain lake zooplankton communities may undergo major shifts in assemblage and abundance. As we face increasing challenges driven by both climate change and human behavior, lakes and ponds can serve as key indicators of change in an ever-changing world.
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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 | 0,001 |
| 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 ».