Recent changes in spring snowmelt timing in the Yukon River basin detected by passive microwave satellite data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Spring melt is a significant feature of high latitude snowmelt dominated drainage basins influencing hydrological and ecological processes such as snowmelt runoff and green-up. Melt duration, defined as the transition period from snowmelt onset until the end of the melt refreeze, is characterized by high diurnal amplitude variations (DAV) where the snowpack is melting during the day and refreezing at night, after which the snowpack melts constantly until depletion. Determining trends for this critical period is necessary for understanding how the Arctic is changing with rising temperatures and provides a baseline from which to assess future change. To study this dynamic period, brightness temperature (Tb) data from the Special Sensor Microwave Imager (SSM/I) 37 V-GHz frequency from 1988 to 2010 were used to assess snowmelt timing trends for the Yukon River basin, Alaska/Canada. Annual Tb and DAV for 1434 Equal-Area Scalable Earth (EASE)-Grid pixels (25 km resolution) were processed to determine melt onset and melt refreeze dates from Tb and DAV thresholds previously established in the region. Temporal and spatial trends in the timing of melt onset and melt refreeze, and the duration of melt were analyzed for the 13 sub-basins of the Yukon River basin with three different time interval approaches. Results show a lengthening of the melt period for the majority of the sub-basins with a significant trend toward later end of melt refreeze after which the snowpack melts day and night leading to snow clearance, peak discharge, and green-up. Earlier melt onset trends were also found in the higher elevations and northernmost sub-basins (Porcupine, Chandalar, and Koyukuk rivers). Latitude and elevation displayed the dominant controls on melt timing variability and spring solar flux was highly correlated with melt timing in middle (∼600–1600 m) elevations.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».