Revisiting bulk heat transfer on Peyto Glacier, Alberta, Canada, in light of the OG parameterization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A scheme for katabatic turbulent heat transfer proposed by Oerlemans and Grisogono (2002), here referred to as the OG parameterization, is compared with bulk heat-transfer estimates on Peyto Glacier, Alberta, Canada. Automatic weather stations (AWSs) provide off-glacier data to drive the parameterization and glacier data for bulk estimates. Micrometeorological datasets are used to assess two schemes that employ the Monin-Obukhov stability parameter, z/L , to modify logarithmic, or neutral, bulk heat-transfer equations to allow for stability. Both schemes fail at >1 m above the surface, where the AWS sensors are located, unless a modified approach is used in which the stability correction is constant for z/ L ≥1/3. Then the bulk sensible-heat-flux density falls to ≈0.93 of its neutral estimate at all measurement levels, thus providing a basis for comparison with the parameterization. The results of the comparison are very good, indicating that a one-to-one relationship between bulk and parameterized values can be achieved by optimizing the fit with a background exchange coefficient and, because there is only one off-glacier AWS, using a sinusoidal function to model the diurnal variation of the potential temperature lapse rate.
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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 ».