Model simulation of the effects of climate variability and change on lake ice in central Alaska, USA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Canadian Lake Ice Model (CLIMo) is used to simulate the effects of climate variability and change on lake ice phenology (freeze-up (FU), break-up (BU), ice-cover duration) and total thickness and composition (snow ice, congelation ice) in central Alaska, USA. The model results suggest that, due to the Pacific Decadal Oscillation shift that occurred in 1976, the ice-cover duration is shorter (4 days) due to earlier BU in spring, and thinner (0.05 m) due to a reduction in the formation of snow ice. Sensitivity tests indicate that air-temperature changes cause the duration change, and snow-depth changes cause the total ice-thickness and composition change. The role of annual and monthly air-temperature and snow-depth changes is examined further in a series of experiments designed to elucidate the possible effects of future climate change. Air temperature is varied in 1˚C increments between –4 and +4˚C, and snow depth is varied in 25% increments between –100% and +100% of the long-term averages for 1952–75 and 1977–2000. The FU and BU dates (ice duration) are most affected by annual air-temperature change. Total ice thickness and composition are most affected by annual and monthly snow-depth change. A key finding is that snow-depth increases cause total ice thickness to increase as a consequence of increased snow-ice formation on top of the ice cover at the expense of congelation-ice formation at the bottom of the ice cover.
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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 ».