Increasing maximum lake surface temperature under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Annual maximum lake surface temperature influences ecosystem structure and function and, in particular, the rates of metabolic activities, species survival and biogeography. Here, we evaluated 50 years of observational data, from 1966 to 2015, for ten European lakes to quantify changes in the annual maximum surface temperature and the duration above a potentially critical temperature of 20 °C. Our results show that annual maximum lake surface temperature has increased at an average rate of +0.58 °C decade −1 (95% confidence interval 0.18), which is similar to the observed increase in annual maximum air temperature of +0.42 °C decade −1 (95% confidence interval 0.28) over the same period. Increments in lake maximum temperature among the ten lakes range from +0.1 in the west to +1.9 °C decade −1 in the east. Absolute maximum lake surface water temperatures were reached in Wörthersee, 27.5 °C, and Neusiedler See, 31.7 °C. Periods exceeding a critical temperature of 20 °C each year became two to six times longer than the respective average (6 to 93). The depth at which water temperature exceeded 20 °C increased from less than 1 to more than 6 m in Mondsee, Austria, over the 50 years studied. As a consequence, the habitable environment became increasingly restricted for many organisms that are adapted to historic conditions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».