Impact of parameterizations in snow physics and interface processes on the simulation of snow cover and runoff at several cold region sites
Notice bibliographique
Résumé
A series of numerical experiments have been designed to understand the physics at the soil‐vegetation‐snow‐atmosphere interface and to find the major parameterizations/parameters, which are crucial to simulate cold season processes. Observational data sets from Col de Porte of France, Ovre Lansjarv of Sweden, and Gander of Canada were used to help interpret the results. This study shows that snow layering and compaction are among the most important factors affecting proper simulations of snow depth, snow water equivalent (SWE), surface temperature, and surface runoff. Fixed snow density could produce as high as 100 percent error in estimating snow depth and could cause significant biases in SWE simulation during the melting period. Furthermore, with a bulk snow/soil layer, the simulated surface temperature would persistently be close to the freezing point with substantially hampered variability, and the variability and the amplitude of the runoff during the snow‐melting season could also be severely underestimated. The experiments also show that proper snow albedo is crucial during the ablation period and affects the magnitude and timing in both SWE and runoff simulations. Furthermore, this study indicates that the parameterizations in the surface aerodynamic resistance in the stable regime play an important role in determining the sensible and latent heat fluxes during the winter season in the Arctic region and then affect the snow depth simulations and prediction of snow melting as well as runoff timing. Although the snow may fully cover the ground in cold regions during the winter, numerical experiments in this study show the vegetation still exerts a substantial influence in the snow depth and runoff simulations. Numerical experimentation shows that less downward sensible heat on the bare ground produces thick snow cover and extremely high peak runoff, which leads to a typical deforestation scenario in cold regions.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».