Global evaluation of process-based models with in situ observations to detect long-term change in lake ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Lake ice phenology has been used extensively to study the impacts of anthropogenic climate change, owing to the widespread occurrence of lake ice and the length of time series available for such studies. The proliferation of process-based lake models and gridded climate data have enabled the modeling of ice phenology across broad spatial scales, for example where lakes are not sampled. In this study, we used ice phenology outputs from an ensemble of lake-climate model projections to directly compare their performance with in situ data. Generally, we found that the lake models captured the range of variability of observational records (RMSE ice on = 22.9 days [4.7, 95.4]; RMSE ice off = 17.4 days [6.1, 76.5]), and particularly the long-term trends in temperate regions. However, the models performed poorly in extremely warm years or when there were rapid short-term changes in ice phenology. The location of the lakes, such as latitude and longitude, as well as lake morphology, such as lake depth and surface area, significantly influenced model performance. For example, the models performed best in shallow small lakes and worst in deep larger lakes. Our analysis suggests that the lake models tested can reliably estimate long-term trends in lake ice cover, particularly when averaged across large spatial scales, but widespread in situ observations are critical to capture extreme events.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».