Interactive lakes in the Canadian Regional Climate Model, version 5: the role of lakes in the regional climate of North America
Notice bibliographique
Résumé
Two one-dimensional (1-D) column lake models have been coupled interactively with a developmental version of the Canadian Regional Climate Model. Multidecadal reanalyses-driven simulations with and without lakes revealed the systematic biases of the model and the impact of lakes on the simulated North American climate. The presence of lakes strongly influences the climate of the lake-rich region of the Canadian Shield. Due to their large thermal inertia, lakes act to dampen the diurnal and seasonal cycle of low-level air temperature. In late autumn and winter, ice-free lakes induce large sensible and latent heat fluxes, resulting in a strong enhancement of precipitation downstream of the Laurentian Great Lakes, which is referred to as the snow belt. The FLake (FL) and Hostetler (HL) lake models perform adequately for small subgrid-scale lakes and for large resolved lakes with shallow depth, located in temperate or warm climatic regions. Both lake models exhibit specific strengths and weaknesses. For example, HL simulates too rapid spring warming and too warm surface temperature, especially in large and deep lakes; FL tends to damp the diurnal cycle of surface temperature. An adaptation of 1-D lake models might be required for an adequate simulation of large and deep lakes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».