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Enregistrement W1880282105 · doi:10.1002/hyp.9619

Sensitivity of model parameterizations for simulated latent heat flux at the snow surface for complex mountain sites

2012· article· en· W1880282105 sur OpenAlexafffund
Michele L. Reba, Danny Marks, Timothy E. Link, John W. Pomeroy, A. H. Winstral

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgricultural Research ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsNational Oceanic and Atmospheric AdministrationOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchNational Science Foundation
Mots-clésLatent heatSensible heatEnergy balanceSnowEnvironmental scienceAtmospheric sciencesHeat fluxHeat transferSublimation (psychology)MeteorologyMechanicsThermodynamicsGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The snowcover energy balance is typically dominated by net radiation and sensible and latent heat fluxes. Validation of the two latter components is rare and often difficult to undertake at complex mountain sites. Latent heat flux, the focus of this paper, is the primary coupling mechanism between the snow surface and the atmosphere. It accounts for the critical exchange of mass (sublimation or condensation), along with the associated snowcover energy loss or gain. Measured and modelled latent heat fluxes at a wind-exposed and wind-sheltered site were compared to evaluate variability in model parameters. A well-tested and well-validated snowcover energy balance model, Snobal, was selected for this comparison because of previously successful applications of the model at these sites and because of the adjustability of the parameters specific to latent heat transfer within the model. Simulated latent heat flux and snow water equivalent (SWE) were not sensitive to different formulations of the stability profile functions associated with heat transfer calculations. The model parameters of snow surface roughness length and active snow layer thickness were used to improve latent heat flux simulations while retaining accuracy in the simulation of the SWE at an exposed and sheltered study site. Optimal parameters for simulated latent heat flux and SWE were found at the exposed site with a shorter roughness length and thicker active layer, and at the sheltered site with a longer roughness length and thinner active layer. These findings were linked to physical characteristics of the study sites and will allow for adoption into other snow models that use similar parameters. Physical characteristics of wind exposure and cover could also be used to distribute critical parameters in a spatially distributed modelling domain and aid in parameter selection for application to other watersheds where detailed information is not available. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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