Validation of a 1-D lake model for modeling evaporation from an elongated and deep boreal reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater reservoirs modify the regional climate through mass, energy, and momentum exchanges with the atmosphere. Recent studies have shown that hydropower reservoirs tend to evaporate more than the land they have flooded, hence reducing water availability for other uses, at a level that should with local climate conditions, however. Knowing that evaporation is a key component of the water balance and that very few studies have focused on evaporation from northern reservoirs, which are ice covered several months per year, there is a real need for models that can provide reliable estimates of this water vapor flux. This project focuses on the modeling of evaporation from an 85-km2 hydropower reservoir located in the boreal biome of eastern Canada (50.7°N, 63.2°W), with a mean depth of 60 m and an elongated shape. To support this modeling effort, two flux towers (one on the shore and one on a raft) and a vertical chain of thermistors were deployed. Exchanges between the water surface and the atmosphere are simulated with the Canadian Small Lake Model (CSLM), a 1-D physical-based surface scheme designed to be coupled with a numerical weather prediction model. The model also simulates the thermal regime of the water body, including ice formation. Considering the irregular shape of the reservoir as well as its depth, a new model parameterization was adopted that improved simulations (albedo parameterization, leakage parameter, mixed layer maximum depth...). Turbulent fluxes were successfully predicted during the open water period. Comparison between observed and modeled time series showed a good agreement specifically for sensible heat fluxes. Deviations mostly occur before freeze-up (October to November) and around ice off (April to May) with a tendency of overestimating latent heat fluxes when its observed magnitude is small (ice period). Thermal mixing as well as mixed layer deepening were well estimated. Thermal mixing, as well as mixed layer deepening, were well estimated. Near-surface water temperature confirmed the ability of the CSLM to simulate the near-surface seasonal cycle. However, in early fall, an overestimation of the water temperature induced an overestimation of the heat fluxes leading to early depletion of the energy storage that led to an early modeled freeze-up.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».