A novel method for estimating the onset of thermal stratification in lakes from surface water measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High‐frequency surface water temperature measurements were analyzed for 17 annual data series from seven lakes to assess whether the onset of thermal stratification can be determined from time series of surface water temperature measurements alone. Current methods for estimating the start of thermal stratification require depth‐resolved temperature measurements, whereas many existing high‐frequency measurements are often limited only to the lake surface. In this study, we show that the magnitude of the diel surface water temperature range can be used to estimate the onset of thermal stratification. We assess the accuracy of using the diel range as an estimate of the onset of thermal stratification by applying two methods based on the calculation of (1) the absolute difference in the diel surface temperature range and (2) the magnitude of the diel range from wavelet analysis. Our study shows that the onset of thermal stratification can be accurately estimated by wavelet analysis with a root mean square error of 2.1 days and by the observed diel temperature range method with a root mean square error of 11.8 days. This approach enables existing, and future, high‐resolution surface water data sets to be used to estimate the onset of lake stratification. Furthermore, the continuously increasing observational powers of satellites may eventually result in surface water temperature being measured at a sufficiently high temporal resolution at the spatial scales of small lakes to allow the onset of thermal stratification to be estimated remotely.
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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 | 0,004 | 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 ».