The World’s Largest Lakes Water Level Changes in the Context of Global Warming
Notice bibliographique
Résumé
The article is focused on the assessment of changes in the average annual water levels of large lakes of the planet in the changing climate conditions characteristic of the recent decades. Eight large lakes, i.e.Baikal, Balkhash, Superior, Issyk-Kul, Ladoga, Onega, Ontario, and Erie, located on the territory of Eurasia and North America, were chosen as the research objects. They were selected because of the availability of a long-term observations series of the water level. As is known, long-term changes in the lakes water level result from variation in the water volume. The latter depends on the ratios between the water balance components of the lake that have developed during a given year, which, in turn, reflect the climatic conditions of the respective years. The features of the water balance structure of the above-mentioned lakes and the intra-annual course of the water level are considered. The available long-term records of observational data on all selected lakes and their stations were divided into two periods: from 1960 to 1979 (the period of stationary climatic situation) and from 1980 to 2008 (the period of non-stationary climatic situation). The homogeneity and significance of trends in the long-term water level series of records have been estimated. It has been established that over the second period the nature and magnitude of the lakes water levels variations differ significantly. For lakes Balkhash, Issyk-Kul, Ladoga, Superior, and Erie, there is a general tendency for a decrease in water levels. For the remaining three lakes (Baikal, Onega, and Ontario), the opposite tendency has been noted: the levels of these lakes increased. Quantitatively, the range of changes in water levels on the lakes in question over the period of 1980-2008 ranged from -4 cm to +26 cm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».