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Enregistrement W3207713130 · doi:10.5194/egusphere-egu21-13049

Modeling evaporation from northern waterbodies, the case of an 85-km2 reservoir

2021· article· en· W3207713130 sur OpenAlexaffabout
Habiba Kallel, Murray Mackay, Antoine Thiboult, Daniel F. Nadeau, François Anctil

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtmosphere (unit)Environmental scienceAlbedo (alchemy)ShoreAtmospheric sciencesHydrology (agriculture)Latent heatEvaporationMeteorologyGeologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater bodies represent 9% of Canada’s total land area, with more than half of these having a surface area smaller than 100 km2. Taking into account the interactions between lakes and the atmosphere in meteorological models is crucial, considering the marked differences with the surrounding land masses (low albedo, unlimited source of water, high thermal capacity, etc.). Open water evaporation, in particular, is often a challenge because of its intangible nature and the scarcity of direct observations. This project focuses on the modeling of the surface energy budget of a reservoir located in the boreal biome of eastern Canada, with an emphasis on the evaporation. Observations are available for the 85-km2 La Romaine 2 hydroelectric reservoir (50.7°N, 63.2°W), where two micrometeorological towers were deployed: one operated yearlong on the shore and one operated on a floating deck during ice-free conditions. Modeling resorts to the Canadian Small Lake Model (CSLM), a one-dimensional land surface model designed to integrate the lake-atmosphere fluxes into meteorological models. The model also simulates the thermal regime of the water body, including ice formation. Lastly, the model can be used for climate and weather prediction, which may be a useful for reservoir management. Comparison of field observations and simulations confirms the CSLM ability to reproduce the turbulent fluxes and the temperature behavior of the reservoir except for some specific periods, in particular the ice breakups and freeze-ups. The model somehow underestimates the water temperature resulting in a premature depletion of the lake heat storage in autumn. It also overreacts to high wind episodes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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