Deeper waters are changing less consistently than surface waters in a global analysis of 102 lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, lake surface water temperatures have warmed rapidly relative to air temperatures, but changes in deepwater temperatures and vertical thermal structure are still largely unknown. We have compiled the most comprehensive data set to date of long-term (1970–2009) summertime vertical temperature profiles in lakes across the world to examine trends and drivers of whole-lake vertical thermal structure. We found significant increases in surface water temperatures across lakes at an average rate of + 0.37 °C decade −1 , comparable to changes reported previously for other lakes, and similarly consistent trends of increasing water column stability (+ 0.08 kg m −3 decade −1 ). In contrast, however, deepwater temperature trends showed little change on average (+ 0.06 °C decade −1 ), but had high variability across lakes, with trends in individual lakes ranging from − 0.68 °C decade −1 to + 0.65 °C decade −1 . The variability in deepwater temperature trends was not explained by trends in either surface water temperatures or thermal stability within lakes, and only 8.4% was explained by lake thermal region or local lake characteristics in a random forest analysis. These findings suggest that external drivers beyond our tested lake characteristics are important in explaining long-term trends in thermal structure, such as local to regional climate patterns or additional external anthropogenic influences.
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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 | 0,004 |
| 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 ».