Hydrological drivers of record‐setting water level rise on Earth's largest lake system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Between January 2013 and December 2014, water levels on Lake Superior and Lake Michigan‐Huron, the two largest lakes on Earth by surface area, rose at the highest rate ever recorded for a 2 year period beginning in January and ending in December of the following year. This historic event coincided with below‐average air temperatures and extensive winter ice cover across the Great Lakes. It also brought an end to a 15 year period of persistently below‐average water levels on Lakes Superior and Michigan‐Huron that included several months of record‐low water levels. To differentiate hydrological drivers behind the recent water level rise, we developed a Bayesian Markov chain Monte Carlo (MCMC) routine for inferring historical estimates of the major components of each lake's water budget. Our results indicate that, in 2013, the water level rise on Lake Superior was driven by increased spring runoff and over‐lake precipitation. In 2014, reduced over‐lake evaporation played a more significant role in Lake Superior's water level rise. The water level rise on Lake Michigan‐Huron in 2013 was also due to above‐average spring runoff and persistent over‐lake precipitation, while in 2014, it was due to a rare combination of below‐average evaporation, above‐average runoff and precipitation, and very high inflow rates from Lake Superior through the St. Marys River. We expect, in future research, to apply our new framework across the other Laurentian Great Lakes, and to Earth's other large freshwater basins as well.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».