Estimation of Water Temperature of Large Lakes in Cold Climate Regions during the Period of Strong Coupling between Water and Air Temperature Fluctuations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Near-surface bulk water temperature measured in large northern lakes during the warm season with buoys can be characterized by three components: a slowly varying seasonal-/climate-related trend, fluctuations at the time scale of weather perturbations, and rapid daily fluctuations. When thermal infrared data are used to estimate surface water temperature, an additional term relating the differences between the skin and bulk temperatures is implied. Buoy data in this work serve to demonstrate the existence of a period of strong signal coupling between fluctuations of water temperature and air temperature. The period of strong signal coupling does not extend beyond the date of maximum temperature in the water temperature trend. During this period, a simple linear transformation of air temperature fluctuations can be used to simulate the buoy water temperature fluctuations. Attempts to simulate water temperature fluctuations from air temperature alone are not possible beyond this period. Water temperature simulation error depends on the distance of the air temperature measurement from the buoy, ranging from ±1.1°C at 0 km to ±1.4°C at 40 km. The method developed with buoy data is applied to the combination of satellite thermal infrared and operationally measured air temperature data to simulate water temperatures. Through the use of satellite data, the water temperature simulations are extended beyond the period of strong coupling.
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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) | 0,000 | 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 ».