Impacts of the Two Biggest Lakes on Local Temperature and Precipitation in the Yellow River Source Region of the Tibetan Plateau
Notice bibliographique
Résumé
The Tibetan Plateau harbors thousands of lakes; however few studies focus on impacts of lakes on local climate in the region. To investigate and quantify impacts of the two biggest lakes (Ngoring Lake and Gyaring Lake) of the Yellow River source region in the Tibetan Plateau on local climate, two simulations (with and without the two large lakes) from May 2010 to July 2011 are performed and analyzed using the WRF-CLM model (the weather research and forecasting model coupled with the community land model). Differences between simulated results show that the WRF-CLM model could provide realistic reproduction of surface observations and has better simulation after considering lakes. Lakes mostly reduce the maximum temperature all year round and increase the minimum temperature except in March due to the large heat capacity that makes lakes absorb (release) more energy for the same temperature change compared to land. Lakes increase precipitation over the lake area and in the nearby region, mostly during 02–14 BT (Beijing Time) of July to October when the warm lake surface induces the low level horizontal convergence and updraft over lake and provides energy and vapor to benefit the development of the convection for precipitation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».