Evaluation of local climate variability in the Peruvian Andes: an analysis of high-resolution observations and regional trends
Notice bibliographique
Résumé
Rapid environmental change in the tropical Andes may have significant impacts on glacial melt rates and water resources provided by those glaciers. We analyzed a high-resolution (i.e. hourly) archive of spatially distributed climate observations from the Cordillera Blanca (8-10°S) between July 2006 and July 2010. We collected these observations using a network of Lascar Data Loggers. The network consists of nine lascars arranged throughout the Llanganuco valley. The lascars range from 3458 to 4775 meters above sea level. Analyses of the four-year data set were conducted on three temporal scales: diurnal, seasonal, and inter-annual. Altitudinal variability was also considered. Data processing was comprised of five levels of analyses: (1) steps taken to consolidate and give confidence to the collected data; (2) a review of diurnal variability and trends; (3) a review of seasonal variability; (4) a review of inter-annual variability and trends; and (5) an evaluation of trends across elevation gradients. The evaluation of diurnal and vertical patterns between seasons was conducted in a similar fashion. These data were then compared to regional data archives for comparison. The data collected by the lascar network in Llanganuco can be used as an input to our glacier mass balance and flow model. Providing a model to predict glacial mass balance changes can be a valuable tool for scientists and policy-makers alike in determining management practices for water resources in the Cordillera Blanca.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».