Use of a thermal imager for snow pit temperatures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Weak snow of interest to avalanche forecasting often forms and changes as thin layers. Thermometers, the current field technology for measuring the temperature gradients across such layers – and for thus estimating the expected vapour flux and future type of crystal metamorphism – are difficult to use at distances shorter than 1 cm. In contrast, a thermal imager can provide thousands of simultaneous temperature measurements across small distances with better accuracy. However, a thermal imager only senses the exposed surface, complicating its methods for access and accuracy of buried temperatures. This paper presents methods for exposing buried layers on pit walls and using a thermal imager to measure temperatures on these walls, correct for lens effects with snow, adjust temperature gradients, adjust time exposed, and calculate temperature gradients over millimetre distances. We find lens error on temperature gradients to be on the order of 0.03 °C between image centre and corners. We find temperature gradient change over time to usually decrease – as expected with atmospheric equalization as a strong effect. Case studies including thermal images and visual macro photographs of crystals, collected during the 2010–2011 winter, demonstrate large temperature differences over millimetre-scale distances that are consistent with observed kinetic metamorphism. Further study is needed to use absolute temperatures independently of supporting gradient data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».