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Enregistrement W2112602997 · doi:10.1002/hyp.7973

A Lagrangian approach to modelling stable isotopes in precipitation over mountainous terrain

2011· article· en· W2112602997 sur OpenAlexaffabout
Kate E. Sinclair, Shawn J. Marshall, Tara Moran

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésPrecipitationStormSnowOrographic liftWinter stormTerrainEnvironmental scienceClimatologyStorm trackOrographyAtmospheric sciencesGeologyMeteorologyGeomorphologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A Lagrangian (Rayleigh) distillation model is used to track the evolution of stable isotopes in precipitation over mountainous terrain from the Pacific Coast of Canada to two alpine field sites in the Canadian Rocky Mountains. Precipitation δ 18 O at Vancouver constrains the model and air–mass back trajectories provide the water vapour pathway for 10 winter storm events. Isotopic values along storm pathways are modelled with a classical Rayleigh model that prescribes a linear decrease in temperature and pressure from initial to final conditions, and two models that account directly for orographic precipitation processes by: (i) applying an orographic rainfall model and (ii) using North American Regional Reanalysis data to calculate the change in vapour content along storm pathways. All models are significant predictors of snowpack δ 18 O, but the orographic model provides the best fit to precipitation‐weighted δ 18 O for each storm. The improvement in modelled δ 18 O by accounting for terrain along storm trajectories illustrates the need to account for orographically driven moisture loss when modelling vapour transport to ice core sites with mountainous upwind terrain. This finding is also applicable to isotopic studies of paleoaltimetry and source areas of groundwater recharge. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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