Investigating Multidecadal Trends in Ice Cover and Subsurface Temperatures in the Laurentian Great Lakes Using a Coupled Hydrodynamic–Ice Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While changing lake surface conditions have received significant research scrutiny, changes in subsurface conditions, including stratification and heat content, remain largely unexplored. In this work, we highlight changes in thermal structure, stratification dynamics, and ice characteristics in the Laurentian Great Lakes (Lakes Superior, Huron, Michigan, Erie, and Ontario) as simulated between 1979 and 2021. Three-dimensional lake hydrodynamics and ice cover were modeled using the Finite Volume Community Ocean Model (FVCOM) coupled with the Los Alamos sea ice model (CICE). Analysis revealed significant increases in surface (0.4°–0.6°C decade−1) and subsurface (0.1°–0.4°C decade−1) temperatures as well as dramatic losses in ice cover (1%–8% decade−1) and ice volume (0–3 km3 decade−1) over the last 40 years. Estimated surface heating rates were strongest during the summer and fall, while subsurface warming was most rapid during the nearly isothermal winter and spring. Intensified (decreased) summer (winter) stratification led to shifts in lake turnover dynamics, with delayed fall turnover dates (2–6 days decade−1) and earlier spring overturn dates (2–9 days decade−1). Modeled surface temperatures (LST), bottom temperatures (LBT), and annual averaged ice cover (AAIC) were used to estimate low-frequency climate signals, which were highly correlated with the Atlantic multidecadal oscillation. Warming trends fit to residual climate signals (LST: 0.1°C decade−1; LBT: 0.03°C decade−1; AAIC: −1% decade−1), calculated by removing low-frequency variability from the raw climate signal, were lower than those fit to associated low-frequency components, suggesting that recent climate change in the Great Lakes may be strongly influenced by natural multidecadal climate variability.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».