Simulation of multiannual thermal profiles in deep Lake Geneva: A comparison of one‐dimensional lake models
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we report on the ability of four one‐dimensional lake models to simulate the water temperature profiles of Lake Geneva, the largest water body in Western Europe, over a 10‐yr period from 1996 to 2005, using lake models driven by a common atmospheric forcing. These lake models have already demonstrated their capability of reproducing the temperature distribution in smaller lakes and include one eddy‐diffusive lake model, the Hostetler model; a Lagrangian model, the one‐dimensional Dynamic Reservoir Simulation Model "DYRESM" a к ‐ ε turbulence model, "SIMSTRAT"; and one based on the concept of self‐similarity (assumed shape) of the temperature‐depth curve, the Freshwater Lake model "FLake." Only DYRESM and SIMSTRAT reproduce the variability of the water temperature profiles and seasonal thermocline satisfactorily. In layers in which thermocline variability is greatest, the temperature root mean square error is ≪2°C and 3°C (at the time of highest stratification) for these models, respectively. It is possible to apply certain one‐dimensional lake models that simulate the behavior of temperature to investigate the potential future warming of the water column in Lake Geneva. Importantly, the metalimnion boundary is successfully modeled, which represents an encouraging step toward demonstrating the feasibility of coupling biogeochemical modules, such as, for example, a phytoplanktonic model, to assess the possible biological responses within lakes to climate change.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».