A simple lumped model to convert air temperature into surface water temperature in lakes
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Water temperature in lakes is governed by a complex heat budget, where the estimation of the single fluxes requires the use of several hydro-meteorological variables that are not generally available. In order to address this issue, we developed Air2Water, a simple physically based model to relate the temperature of the lake superficial layer (epilimnion) to air temperature only. The model has the form of an ordinary differential equation that accounts for the overall heat exchanges with the atmosphere and the deeper layer of the lake (hypolimnion) by means of simplified relationships, which contain a few parameters (from four to eight in the different proposed formulations) to be calibrated with the combined use of air and water temperature measurements. The calibration of the parameters in a given case study allows for one to estimate, in a synthetic way, the influence of the main processes controlling the lake thermal dynamics, and to recognize the atmospheric temperature as the main factor driving the evolution of the system. In fact, under certain hypotheses the air temperature variation implicitly contains proper information about the other major processes involved, and hence in our approach is considered as the only input variable of the model. In particular, the model is suitable to be applied over long timescales (from monthly to interannual), and can be easily used to predict the response of a lake to climate change, since projected air temperatures are usually available by large-scale global circulation models. In this paper, the model is applied to Lake Superior (USA–Canada) considering a 27 yr record of measurements, among which 18 yr are used for calibration and the remaining 9 yr for model validation. The calibration of the model is obtained by using the generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) methodology, which also allows for a sensitivity analysis of the parameters. The results show remarkable agreement with measurements over the entire data period. The use of air temperature reconstructed by satellite imagery is also discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle