Sensitivity of model parameterizations for simulated latent heat flux at the snow surface for complex mountain sites
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».