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Enregistrement W4411455680 · doi:10.1029/2025jd043846

Application of a Three‐Dimensional Coupled Hydrodynamic‐Ice Model for a Large and Deep Dimictic Lake Over Tibetan Plateau: Thermo‐Hydrodynamic Variations During 2007–2017

2025· article· en· W4411455680 sur OpenAlexaff
Yang Wu, Anning Huang, Youyu Lu, Ayumi Fujisaki‐Manome

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFrontiers Clinical and Translational Science Institute, University of KansasJiangsu Collaborative Innovation Center for Climate ChangeNational Natural Science Foundation of ChinaJiangsu Provincial Meteorological BureauNanjing UniversityJiangsu University
Mots-clésStratification (seeds)GeologyWind stressClimatologyBayGlobal wind patternsPlateau (mathematics)OceanographyUpwellingAtmospheric sciencesEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The space‐time variations of thermo‐hydrodynamics and underlying mechanisms in Lake Nam Co, the third largest lake over Tibetan Plateau, are investigated using the simulations from a three‐dimensional lake‐ice coupled model during 2007–2017. The model well reproduces the seasonal lake thermodynamics, highlighting the phases of summer‐autumn warm thermal stratification, late‐autumn overturning, winter‐spring inverse thermal stratification, and late‐spring overturning. Heat budget analysis underscores the importance of lateral heat transport and ice freeze‐thaw processes in shaping the horizontal thermal variability. During 2007–2017, lake surface temperature, as well as the duration, onset and end of warm thermal stratification, show significant interannual variations related to the surface air temperature and ice conditions. During winter‐spring, the lake water flow speed shows strong interannual variability related to wind speed and ice conditions. Nevertheless, a consistent circulation pattern is found, featuring a dominant mid‐lake cyclonic gyre, upwelling along the western coast, and strong coastal currents driven by the prevailing southwesterly winds during December–January, followed by weakened lake water motions during February–April when the packed ice inhibits the wind stress input. In contrast, the summer‐autumn lake circulation is weaker but more variable, with the mid‐lake circulation shifting between being cyclonic (caused by the combined effects of southwesterly winds, positive wind stress curl and density effects) and occasionally anti‐cyclonic (due to the presence of negative wind stress curl).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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