Analysis of summer heat budget of lakes under a changing climate across a geographic gradient
Notice bibliographique
Résumé
Warming surface water temperature is the most direct consequence of climate change in lakes and therefore, predicting the heat exchange at the air-water interface is important to understand how atmos-pheric forcing will affect lake temperature and thermal structure. Here, we forced a one-dimensional hydrodynamic lake model with outputs from four different climate models under three future green-house gas emission scenarios from 1976 to 2099. To investigate the changes in summer (June to August or December to February in the northern or southern hemisphere, respectively) net surface heat flux and the individual flux components for 47 lakes with varying in size and geographic location were analysed. The results show that in the most extreme case (RCP 8.5) summer lake surface temperature is projected to increase by 4.72±0.70 °C by the end of the 21st century, due to increasing absorption of solar radiation (17.40±8.81 W m-2) and of long-wave radiation (33.01±5.44 W m-2). The increased lake surface tem-perature, also lead to higher heat losses to the atmosphere by outgoing long-wave radiation (27.54±4.07 W m-2) and by latent heat flux (25.10±7.37 W m-2), while a lower heat loss by sensible heat flux is projected (-3.20±1.94 W m-2). Altogether, the net heat balance and thus the accumulation of heat in the lakes over summer remains almost unchanged. However, a shift in the contributions of the individuals heat fluxes is projected, with the latent heat flux gaining relative importance.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».