Investigation on the effects of climate change on stream temperature and river ice thickness in the Nelson-Churchill and Mackenzie River basins
Notice bibliographique
Résumé
The IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) has predicted a median increase of 2.4 to 3.5 ℃ of median air temperature by 2100. The Arctic is predicted to be more severely affected due to arctic amplification, where higher latitudes are warming at a rate faster than the global mean. In Canada’s North, observed data are not readily available due to the remote nature of rivers, and accessibility issues. Therefore, modelling offers a solution as a way to estimate variables in remote locations. This project seeks to investigate the effects of climate change on stream temperature and river ice thickness in the Nelson–Churchill and Mackenzie River basins. These basins cover roughly one third of Canada and both drain to the Arctic Ocean. The Arctic HYPE model was used to model five climate scenarios from 1981 to 2070, continuously. The Mann–Kendall trend test was used to determine the stream temperatures and river ice thickness trends, based on pre–whitened yearly mean data. Overall, stream temperatures are expected to increase at a mean rate of 0.022 ℃/year, increasing more quickly in the southern portions of the study area, and disproportionately in the summer months, at an average rate of 0.041 ℃/year. River ice thickness is expected to decrease at an average rate of 0.22 cm/year, and the number of days with river ice cover are expected to decrease at an average rate of 0.4 days/year. Due to increases in stream temperature, cold–water fish species will likely thrive, which would result in disrupting the ecosystem balance. Ocean and major lake inflows are expected to increase in temperature, causing potential harm to ice cover, flora and fauna, and processes such as mixing and stratification in these areas. Ice roads will be affected by shorter frozen river seasons and an overall decrease in ice thickness. Remote communities, and in particular Indigenous communities, will be affected by the decrease in river ice as they disproportionately rely on ice roads for transportation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».