The energy and water balance of high‐latitude wetlands: controls and extrapolation
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines, with examples, controls on the energy and water balance of northern wetlands. Most wetlands have organic soils and are thus peatlands. High-latitude wetlands are underlain by ice-rich permafrost, which helps maintain wetland systems and also imparts special characteristics to their energy and water balances. In North America, components of the radiation balance decrease linearly poleward, whereas the poleward rate of decrease of temperature and precipitation lessens. During the four-month summer of a high subarctic wetland, net radiation is large and the latent heat flux dominates the energy cycle. The ground heat flux is substantial, especially in early summer, when the ice-rich ground is rapidly thawing. Winter begins in October and heat loss from the ground approximately balances negative net radiation. The summer energy and water balance differs among terrain units. Large shallow lakes exhibit larger net radiation and potential evaporation rates than surrounding wetland surfaces which, in turn, exhibit substantially larger magnitudes than dryland terrain. There is a variable withdrawal rate of soil moisture depending on soil types and plant rooting characteristics, which influences the actual evaporation from the surface. Synoptic weather systems play a major role in day-to-day energy and water responses to climate forcing. Long-term modelling of the water balance of a wetland shows year-to-year persistence in climatic patterns. Although net radiation, temperature and precipitation all influence the magnitudes of water deficit, the precipitation inputs are of paramount importance. Our ability to fully understand, model and extrapolate, in space and time, the major controls on the surface climate of wetlands, is evaluated. Spatial extrapolation is seen to be more readily achieved than temporal extrapolation.
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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 ».