Ice‐cover variability on shallow lakes at high latitudes: model simulations and observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A one‐dimensional thermodynamic model for simulating lake‐ice phenology is presented and evaluated. The model can be driven with observed daily or hourly atmospheric forcing of air temperature, relative humidity, wind speed, cloud amount and snowfall. In addition to computing the energy balance components, key model output includes the temperature profile at an arbitrary number of levels within the ice/snow (or the water temperature if there is no ice) and ice thickness (clear ice and snow‐ice) on a daily basis, as well as freeze‐up and break‐up dates. The lake‐ice model is used to simulate ice‐growth processes on shallow lakes in arctic, sub‐arctic, and high‐boreal forest environments. Model output is compared with field and remote sensing observations gathered over several ice seasons. Simulated ice thickness, including snow‐ice formation, compares favourably with field measurements. Ice‐on and ice‐off dates are also well simulated when compared with field and satellite observations, with a mean absolute difference of 2 days. Model simulations and observations illustrate the key role that snow cover plays on the seasonal evolution of ice thickness and the timing of spring break‐up. It is also shown that lake morphometry, depth in particular, is a determinant of ice‐off dates for shallow lakes at high latitudes. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».