Application of a Three‐Dimensional Coupled Hydrodynamic‐Ice Model to Assess Spatiotemporal Variations in Ice Cover and Underlying Mechanisms in Lake Nam Co, Tibetan Plateau, 2007–2017
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A three‐dimensional lake‐ice coupled model is used to investigate the space‐time variations of ice and underlying mechanisms in Lake Nam Co (LNC), the third largest lake over Tibetan Plateau (TP), during 2007–2017. The model reasonably reproduces the in situ measured ice thickness and water temperature profile, and satellite retrieved ice coverage and lake surface temperature. Seasonally, the lake ice first forms in the eastern basin during early January, expands from east to west during January and February, covers nearly the entire LNC in March, starts melting from west to east in April, and eventually disappears in May. The eastward drift of thin ice throughout the ice‐covered phase and the eastward water heat transport during the ice melting phase are key factors to determine the spatial variation of ice and freeze‐thaw processes. A multiple linear regression analysis confirms that the eastward drift of thin ice can be mostly attributed to the prevailing westerly. During 2007–2017, ice volume, duration, ice‐on and ice‐off dates show significant interannual variations, and they are highly correlated with the surface air temperature (T2m) averaged over January‐March, from the preceding December to May, in December and over March–May, respectively, suggesting the “cumulative effects” of T2m. Seasonal and interannual variations of ice drift are attributed to the combined effects of wind and ice volume variations. Sensitivity analysis further points out the important impacts of ice on the lake temperature and circulation structure in winter and spring, hence the necessity of hydrodynamic‐ice coupled models in large TP lakes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».