Snow-cover variations over the Mackenzie River basin, Canada, derived from SSM/I passive-microwave satellite data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Mackenzie GEWEX Study (MAGS) is a Canadian investigation that has the objective of understanding and modelling the water and energy cycles and their roles in the climate system in the high-latitude Mackenzie River basin, including assessing potential changes due to climate variability and change. The Climate Research Branch (CRB) of the MeteorologicalService of Canada has investigated snow-cover variations over the MAGS region using snow water equivalent (SWE) datasets derived from Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) passive-microwave satellite data for the winter seasons 1988–98. The SWE datasets were derived using four CRB algorithms for prairie, coniferous-forest, deciduous-forest and sparse-forest land-cover types and then evaluated against available in situ SWE measurements for MAGS subbasins. Overall, the SWE algorithms produce reliable estimates (within 10–20mm of in situ SWE measurements) for the validated part of the MAGS region, although some areas exhibit underestimations of > 30 mm, which may be due to the presence of a high density of lakes or a decreased microwave sensitivity to high-SWE conditions (>100mm). A time-series dataset of SSM/I-derived SWE for1 March of each year from 1988 to 1998 has been produced as a MAGS deliverable, which provides important information on the spatial and temporal variability in snow cover over the Mackenzie River basin. This dataset has been used in the assessment of snow-cover outputs from MAGS hydrological and climate-modelling investigations.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».