Controlling Factors and Dynamic Mechanisms of MultiDecadal Changes of Suspended Sediment Concentration in the Bohai Sea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global climate change and human activities jointly drive the long‐term changes of suspended sediment concentration (SSC) in the ocean, including high turbidity coastal seas such as the semienclosed Bohai Sea. In the past few decades, SSC in the Bohai Sea has exhibited a significant decreasing trend according to satellite observations. In this study, a regional numerical model is employed to carry out sensitivity experiments to quantify the relative contributions of several controlling factors to this multidecadal SSC decline in the Bohai Sea. The model results suggest that reduction in wind speed (by 20% over the past 40 years) can cause the largest decrease (8 mg L −1 , 32%, with values close to satellite remote sensing data) in SSC averaged over the Bohai Sea, associated with a decrease (17%) of wave‐induced bottom shear stress. The coastline and bathymetry changes, due mainly to sediment discharge of the Yellow River, cause large SSC changes at local scales. Since 1976 when the Yellow River mouth was relocated from Bohai Bay to Laizhou Bay, sediment deposition led to significant shoaling in the new estuarine area. This can increase the bottom shear stress by over 50% and the local SSC by more than 30 mg L −1 and an increase (2 mg L −1 , 8%) in SSC over the Bohai Sea. The quantification of contributions from different controlling factors can help to predict long‐term SSC changes in the Bohai Sea, and the method of this study can be applied to other coastal regions where such quantifications are still lacking.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».