Near-Surface Temperature Lapse Rates over Arctic Glaciers and Their Implications for Temperature Downscaling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Distributed glacier surface melt models are often forced using air temperature fields that are either downscaled from climate models or reanalysis, or extrapolated from station measurements. Typically, the downscaling and/or extrapolation are performed using a constant temperature lapse rate, which is often taken to be the free-air moist adiabatic lapse rate (MALR: 6°–7°C km−1). To explore the validity of this approach, the authors examined altitudinal gradients in daily mean air temperature along six transects across four glaciers in the Canadian high Arctic. The dataset includes over 58 000 daily averaged temperature measurements from 69 sensors covering the period 1988–2007. Temperature lapse rates near glacier surfaces vary on both daily and seasonal time scales, are consistently lower than the MALR (ablation season mean: 4.9°C km−1), and exhibit strong regional covariance. A significant fraction of the daily variability in lapse rates is associated with changes in free-atmospheric temperatures (higher temperatures = lower lapse rates). The temperature fields generated by downscaling point location summit elevation temperatures to the glacier surface using temporally variable lapse rates are a substantial improvement over those generated using the static MALR. These findings suggest that lower near-surface temperature lapse rates can be expected under a warming climate and that the air temperature near the glacier surface is less sensitive to changes in the temperature of the free atmosphere than is generally assumed.
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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 découle