Surface water temperature observations and ice phenology estimations for 1.4 million lakes globally
Notice bibliographique
Résumé
Water temperature and ice cover are critical characteristics of the ecological, biogeochemical, and physical functioning of a lake. Site-specific observations of temperature and ice, however, are not available for most lakes in the world. Yet this information is crucial to understanding the global role of lakes in the functioning of the bio- and hydrosphere. Here, we present the LakeTEMP dataset, referring to the ∼1.4 million lakes globally of the HydroLAKES database with a surface area exceeding 0.1 km2, and consisting of two subsets: (1) an observational dataset that contains lake surface water temperatures (LSWTs), derived from Landsat 8 thermal radiance observations between 2013 and 2021 extracted at the lake center points; and (2) a dataset with monthly and yearly LSWT summary statistics and predictions of average yearly ice cover durations, interpolated from the observational dataset using seasonal trendlines. All observations underwent extensive quality control and filtering, based on outlier detection, overlapping imagery removal, and the removal of observations taken from dry lake beds. Validation of the LSWT observations was carried out with in-situ data and yielded an R2, RMSE and median of differences of 0.93, 1.71 °C and 0.42 °C, respectively. The global average yearly LSWT is 6.3 °C, assuming 0 °C during times of presumed ice cover, and 12.4 °C when only considering periods of open water. About 8% of all lakes never freeze, ∼6% have short or sporadic freezing periods, and ∼86% freeze every year, corresponding to an estimated proportion of global lake surface area of 23%, 20%, and 57%, respectively. The warmest lakes in the world (average temperatures of up to 36 °C) are all artificial lakes used in the power plant, mining, salt extraction, and aquaculture industries. LakeTEMP fills a crucial spatial data gap in large-scale limnological research, especially for the incorporation of small lakes and understudied geographies of remote regions. Moreover, easy linkage to other large-scale datasets that use the unique lake identifiers from HydroLAKES, most notably the LakeATLAS database (56 hydro-environmental variables for each lake including anthropogenic influences), allows to explore characteristics that may be correlated to or affected by LSWT and ice cover. The data are in an analysis-ready format and openly available at https://doi.org/10.6084/m9.figshare.23844660.
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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) | 0,000 | 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 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 ».