Assessment of current methods of positive degree-day calculation using in situ observations from glaciated regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The continued use of the positive degree-day (PDD) method to predict ice-sheet melt is generally favoured over surface energy-balance methods partly due to the computational efficiency of the algorithm and the requirement of only one input variable (temperature). In this paper, we revisit some of the assumptions governing the application of the PDD method. Using hourly temperature data from the GC-Net network we test the assumption that monthly PDD total (PDD M ) can be represented by a Gaussian distribution with fixed standard deviation of monthly temperature ( σ M ). The results presented here show that the common assumption of fixed σ M does not hold, and that σ M may be represented more accurately as a quadratic function of average monthly temperature. For Greenland, the mean absolute error in predicting PDD M using our methodology is 3.9°C d, representing a significant improvement on current methods (7.8°C d, when σ M = 4.5°C). Over a range of glaciated settings, our method reproduces PDD M , on average, to within 1.5–8.5°C d, compared to 4.4–15.7°C d when σ M = 4.5°C. The improvement arises because we capture the systematic reduction in temperature variance that is observed over melting snow and ice, when surface temperatures cannot warm above 0°C.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».