Calibrating the Dynamic Reservoir Simulation Model (DYRESM) and filling required data gaps for one‐dimensional thermal profile predictions in a boreal lake
Notice bibliographique
Résumé
One‐dimensional vertical heat transfer and mixing models, such as the Dynamic Reservoir Simulation Model (DYRESM), have seldom been applied to lakes in the boreal region even though this region houses the majority of global freshwater lakes. In order to employ DYRESM to predict the thermal structure of a boreal lake located near Sudbury, Ontario, Canada, we overcame two methodological challenges. First, we developed models to predict the vertical light extinction coefficient (Kd) from dissolved organic carbon (DOC) concentrations and hydraulic retention time. We also developed models to predict stream temperatures from local meteorology, and to predict the discharge of lake inflows and the lake outflow from runoff per unit area at gauged streams nearby. We then re‐calibrated several DYRESM parameters which had been tested previously primarily in the Southern Hemisphere, and explored the sensitivity of the re‐calibrated model to all of the remaining uncalibrated inputs implicated in heating and mixing processes. The mean difference between values predicted with the re‐calibrated model and field measurements (± 1 standard deviation), 1.09 m (± 0.89 m) for thermocline depth and 1.98°C (± 1.58°C) for bottom water temperature, was relatively small compared with other North American studies, and likely due to the model rather than our parameterization. Our calibration of DYRESM for Clearwater Lake, and supplementary models, provide a demonstration for and guidance to those wishing to simulate changes in thermal regimes of boreal lakes in response to climate change or other broad‐scale environmental stressors of importance both to local fisheries and freshwater resource management.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».