A complete hydro-climate model chain to investigate the influence of sea surface temperature on recent hydroclimatic variability in subtropical South America (Laguna Mar Chiquita, Argentina)
Notice bibliographique
Résumé
During the 1970s, Laguna Mar Chiquita (Argentina) experienced a dramatic hydroclimatic anomaly, with a substantial rise in its level. Precipitations are the dominant driving factor in lake level fluctuations. The present study investigates the potential role of remote forcing through global sea surface temperature (SST) fields in modulating recent hydroclimatic variability in Southeastern South America and especially over the Laguna Mar Chiquita region. Daily precipitation and temperature are extracted from a multi-member LMDz atmospheric general circulation model (AGCM) ensemble of simulations forced by HadISST1 observed time-varying global SST and sea-ice boundary conditions from 1950 to 2005. The various members of the ensemble are only different in their atmospheric initial conditions. Statistical downscaling (SD) is used to adjust precipitation and temperature from LMDz ensemble mean at the station scale over the basin. A coupled basin-lake hydrological model ( cp HM) is then using the LMDz-downscaled (LMDz-SD) climate variables as input to simulate the lake behavior. The results indicate that the long-term lake level trend is fairly well depicted by the LMDz-SD- cp HM simulations. The 1970s level rise and high-level conditions are generally well captured in timing and in magnitude when SST-forced AGCM-SD variables are used to drive the cp HM. As the LMDz simulations are forced solely with the observed sea surface conditions, the global SST seems to have an influence on the lake level variations of Laguna Mar Chiquita. As well, this study shows that the AGCM-SD- cp HM model chain is a useful approach for evaluating long-term lake level fluctuations in response to the projected climate changes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».