The Impact of Climatic Conditions on Seasonal River Discharges in Siberia
Notice bibliographique
Résumé
The influences of surface climate conditions and atmospheric circulation on seasonal river discharges of the Ob, Yenisei, and Lena River basins during 1936-95 have been examined and quantified. Climatic variables include seasonal basin-averaged surface air temperatures, precipitation, maximum snow accumulation depth, and starting and ending dates of the basins' continuous snow cover. Atmospheric circulation is represented by the Northern Hemisphere annular mode (NAM) index. The combinations of these climatic and atmospheric variables explain about 31% to 55% of the variance of the annual total discharges of these rivers. On average, climatic and atmospheric variables explain 35% to 69% variance of spring discharges, 34% to 47% variance of summer discharges, 21% to 50% variance of fall discharges, and 18% to 36% variance of winter discharges. This study reveals that the spring thermal condition is most significant for spring discharge and negatively affects summer discharge. Climatic conditions during the previous winter through fall influence fall discharges, while the atmospheric conditions of the previous summer and fall affect winter discharges. Also, winter snow accumulation influences summer and fall discharges of the Ob and Yenisei Rivers but affects winter and spring discharges of the Lena River, suggesting the importance of topography and permafrost conditions to river discharges over high-latitude regions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».