Detection of spatial and temporal hydro-meteorological trends in Lake Michigan, Lake Huron and Georgian Bay
Notice bibliographique
Résumé
The Laurentian Great Lakes represent the largest freshwater basin on Earth, containing 21% of the world's surface fresh water by volume. Water level fluctuations are an on-going concern and have received considerable attention in the area. We present a trend analysis of meteorological (air temperature, cloud cover, and wind speed) and hydrological (precipitation, runoff, and evaporation) variables for Lake Michigan, Lake Huron, and Georgian Bay. Using the non-parametric Mann-Kendall test, our analysis identified significant upward trends in daily minimum air temperature, whereas daily maximum air temperature demonstrated weakly decreasing trends in space and time. Evaporation was found to be increasing from late spring until early fall and this pattern may be explained by the shortening of the ice/snow cover period, which results in faster warming of lake surface due to the induced variations in albedo feedback. Time-series analysis of the over-lake precipitation revealed mostly non-significant statistical trends. Recent temperature increases may have led to elevated winter runoff in the Great Lakes region, given that precipitation falls mainly as rain instead of snow. We also provide clear evidence of reduced cloud cover and wind speed. Our study offers critical insights into the patterns of within- and among-year variability of hydro-meteorological variables useful in elucidating the mechanisms that modulate water levels in the Great Lakes.
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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 | 0,001 | 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 ».