Investigating summer thermal stratification in Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Summer thermal stratification in Lake Ontario is simulated using the 3Dhydrodynamic model Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC). Summer temperaturedifferences establish strong vertical density gradients (thermocline) between the epilimnionand hypolimnion. Capturing the stratification and thermocline formation has been achallenge in modeling Great Lakes. Deviating from EFDC's original Mellor-Yamada (1982)vertical mixing scheme, we have implemented an unidimensional vertical model that usesdifferent eddy diffusivity formulations above and below the thermocline (Vincon-Leite,1991; Vincon-Leite et al., 2014). The model is forced with the hourly meteorological datafrom weather stations around the lake, flow data for Niagara and St. Lawrence rivers; andlake bathymetry is interpolated on a 2-km grid. The model has 20 vertical layers followingsigma vertical coordinates. Sensitivity of the model to vertical layers' spacing is thoroughlyinvestigated. The model has been calibrated for appropriate solar radiation coefficients andhorizontal mixing coefficients. Overall the new implemented diffusivity algorithm showssome successes in capturing the thermal stratification with RMSE values between 2-3°C.Calibration of vertical mixing coefficients is under investigation to capture the improvedthermal stratification.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».