A Slight Temperature Warming Trend Occurred over Lake Ontario from 2001 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
Satellite-derived lake surface water temperature (LSWT) measurements can be used for monitoring purposes. However, analyses based on the LSWT of Lake Ontario and the surrounding land surface temperature (LST) are scarce in the current literature. First, we provide an evaluation of the commonly used Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)-derived LSWT/LST (MOD11A1 and MYD11A1) using in situ measurements near the area of where Lake Ontario, the St. Lawrence River and the Rideau Canal meet. The MODIS datasets agreed well with ground sites measurements from 2015–2017, with an R2 consistently over 0.90. Among the different ground measurement sites, the best results were achieved for Hill Island, with a correlation of 0.99 and centered root mean square difference (RMSD) of 0.73 K for Aqua/MYD nighttime. The validated MODIS datasets were used to analyze the temperature trend over the study area from 2001 to 2018, through a linear regression method with a Mann–Kendall test. A slight warming trend was found, with 95% confidence over the ground sites from 2003 to 2012 for the MYD11A1-Night datasets. The warming trend for the whole region, including both the lake and the land, was about 0.17 K year−1 for the MYD11A1 datasets during 2003–2012, whereas it was about 0.06 K year−1 during 2003–2018. There was also a spatial pattern of warming, but the trend for the lake region was not obviously different from that of the land region. For the monthly trends, the warming trends for September and October from 2013 to 2018 are much more apparent than those of other months.
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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 | 0,000 | 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) | 0,023 | 0,001 |
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 ».