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Enregistrement W2403647438 · doi:10.60910/4emh-6f4w

Simulation of temperate freezing lakes by one-dimensional lake models : performance assessment for interactive coupling with regional climate models

2024· article· en· W2403647438 sur OpenAlexfundno aff
Andrey Martynov, Laxmi Sushama, René Laprise

Notice bibliographique

RevueTyöväentutkimus Vuosikirja · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesUniversity of Wisconsin-MadisonNational Science Foundation
Mots-clésTemperate climateSnowEnvironmental scienceAlbedo (alchemy)Climate modelHydrology (agriculture)ClimatologyGeologyPhysical geographyClimate changeAtmospheric sciencesEcologyOceanographyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A systematic assessment of the ability of two selected 1-D lake models (the model of S.W. Hostetler and the Freshwater Lake model) to simulate lake surface temperature and fluxes for different lake conditions, corresponding to typical temperate freezing lakes of North America, through a set of offline tests, is presented.Results suggest that both models perform well in shallow lakes, while important differences between modelled and observed water temperatures and ice-cover duration can be noticed in deeper lakes.These differences could be partially attributed to the biases in the driving data and most importantly to the lack of representation of complex processes in the models, such as horizontal transfer of water and heat, ice drift, etc. Sensitivity of the models to lake depth, water transparency, explicit snow and snow/ice albedo is presented and possible ways of improving the performance of the 1-D lake models are proposed.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,769

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations114
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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