Effects of Averaging and Separating Soil Moisture and Temperature in the Presence of Snow Cover in a SVAT and Hydrological Model for a Southern Ontario, Canada, Watershed
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The energy and water balances at the earth's surface are dramatically influenced by the presence of snow cover. Therefore, soil temperature and moisture for snow-covered and snow-free areas can be very different. In computing these soil state variables, many land surface schemes in climate models do not explicitly distinguish between snow-covered and snow-free areas. Even if they do, some schemes average these state variables to calculate grid-mean energy fluxes and these averaged state variables are then used at the beginning of the next time step. This latter approach introduces a numerical error in that heat is redistributed from snow-free areas to snow-covered areas, resulting in a more rapid snowmelt. This study focuses on the latter approach and examines the sensitivity of soil moisture and streamflow to the treatment of the soil state variables in the presence of snow cover by using WATCLASS, a land surface scheme linked with a hydrologic model. The model was tested for the 1993 snowmelt period on the Upper Grand River in Southern Ontario, Canada. The results show that a more realistic simulation of streamflow can be obtained by keeping track of the soil states in snow-covered and snow-free areas.
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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) | 0,000 | 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 ».