Parameterizing redistribution and sublimation of blowing snow for hydrological models: tests in a mountainous subarctic catchment
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Model tests of blowing snow redistribution and sublimation by wind were performed for three winters over a small mountainous sub‐Arctic catchment located in the Yukon Territory, Canada, using a physically based blowing snow model. Snow transport fluxes were distributed over multiple hydrological response units (HRUs) using inter‐HRU snow redistribution allocation factors ( S R ). Three S R schemes of varying complexity were evaluated. Model results show that end‐of‐winter snow accumulation can be most accurately simulated using a physically based blowing snow model when S R values are established when taking into account wind direction and speed and HRU aerodynamic characteristics, along with the spatial arrangement of the HRUs in the catchment. With the knowledge that snow transport scales approximately with the fourth power of wind speed ( u 4 ), S R values can be (1) established according to the predominant u 4 direction and magnitude over a simulation period or (2) can change at each time step according to a measured wind direction. Unfortunately, wind direction data were available only for one of the three winters, so the latter scheme was tested only once. Although the aforementioned S R schemes produced different results, model efficiency was of similar merit. The independent effects of topography and vegetation were examined to assess their importance on snow redistribution modelling over mountainous terrain. Snow accumulation was best simulated when including explicit representations of both landscape vegetation (i.e. vegetation height and density) and topography (i.e. wind exposure). There may be inter‐basin differences in the relative importance of model representations of topography and vegetation. Copyright © 2009 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 | 0,001 |
| 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)
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