Estimating precipitation phase using a psychrometric energy balance method
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precipitation phase is fundamental to a catchment's hydrological response to precipitation events. Phase is particularly variable over time and space in the Canadian Rockies where snowfall or rainfall can occur any month of the year. Phase is controlled by the microphysics of the falling hydrometeor, but microphysical calculations require detailed atmospheric information that is often lacking for hydrological analyses. In hydrology, there have been many methods developed to estimate phase, but most are regionally calibrated, and many depend on air temperature ( T a ) and use daily time steps. Phase is not only related to T a , but to other meteorological variables, and precipitation events are temporally dynamic, adding uncertainty to the use of daily indices to estimate phase. To better predict precipitation phase, the psychrometric energy balance of a falling hydrometeor was calculated and used to develop a method to estimate precipitation phase. High quality precipitation phase and meteorological data were observed at multiple elevations in a small Canadian Rockies catchment, Marmot Creek Research Basin, at 15‐min intervals over several years to develop and test the method. The results of the psychrometric energy balance method were compared to phase observations, to other methods over varying time scales and seasons and at varying elevations and topographic exposures. The results indicate that the psychrometric energy balance method performs much better than T a index methods and that this improvement, and the accuracy of the psychrometric energy balance method, increases as the time step of calculation decreases. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 découle