The role of surface energy fluxes in pan-Arctic snow cover changes
Notice bibliographique
Résumé
We analyze snow cover extent (SCE) trends in the National Oceanic and Atmospheric Administration's (NOAA) northern hemisphere weekly satellite SCE data using the Mann–Kendall trend test and find that North American and Eurasian snow cover in the pan-Arctic have declined significantly in spring and summer over the period of satellite record beginning in the early 1970s. These trends are reproduced, both in trend direction and statistical significance, in reconstructions using the variable infiltration capacity (VIC) hydrological model. We find that spring and summer surface radiative and turbulent fluxes generated in VIC have strong correlations with satellite observations of SCE. We identify the role of surface energy fluxes and determine which is most responsible for the observed spring and summer SCE recession. We find that positive trends in surface net radiation (SNR) accompany most of the SCE trends, whereas modeled latent heat (LH) and sensible heat (SH) trends associated with warming on SCE mostly cancel each other, except for North America in spring, and to a lesser extent for Eurasia in summer. In spring over North America and summer in Eurasia, the SH contribution to the observed snow cover trends is substantial. The results indicate that ΔSNR is the primary energy source and ΔSH plays a secondary role in changes of SCE. Compared with ΔSNR and ΔSH, ΔLH has a minor influence on pan-Arctic snow cover changes.
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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) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».