Ice and winter dissolved oxygen modelling in Lake Winnipeg
Notice bibliographique
Résumé
For lakes experiencing extended ice-cover seasons, ice phenology has a substantive impact on thermal structure and dissolved oxygen (DO) dynamics during winters. This study applied a three-dimensional lake model (AEM3D) in Lake Winnipeg over 2016-2018, spanning two full winter seasons. Sensitivity analysis showed that the modeled ice cover thickness, formation, and duration were most sensitive to snow depth and snow/ice albedo. The model well simulated the ice freeze-up timing with less than 5 days discrepancy, but it underestimated the ice cover thickness and overestimated the ice cover duration in the unusual warm winter (2016-2017). Inverse stratification was developed under the ice, but the model could not fully reproduce it due to a lack of a sediment heat flux component. DO decreased with the formation of ice cover, leading to bottom hypoxia over the lake. The model indicates that ice phenology (i.e., ice cover duration, and blue/white ice thickness) affects the extent of winter hypoxia. We observed the DO decreased to < 2 mg L-1 (i.e., anoxia) in the North Basin, along with inverse stratification forming near lakebed, and an oxygen depletion rate reached 0.14 mg L-1 d-1 in the winter of 2016-17. The model captured but underestimated DO decline near the lakebed and simulated around 8% and 70% of lake area reached anoxia in winters of 2016-17 and 2017-18, respectively. This work provides insight into ice formation, under-ice thermal structure, and winter oxygen concentrations in a large prairie lake, and the role of changing ice phenology on northern lake ecology.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».