Variability and change in terrestrial snow cover: data acquisition and links to the atmosphere
Notice bibliographique
Résumé
Terrestrial snow cover is of significance to global geophysical systems because of its influence on both climatological and hydrological processes. Snow cover acts as a layer which modifies energy exchange between the surface and atmosphere, and as the frozen storage term in the water balance, affecting runoff and streamflow. This review addresses two challenges with regard to snow cover: how to monitor this variable adequately over time, and how to couple trends and variability in snow cover to atmospheric circulation. Developments in remote-sensing technology have provided a range of satellite-derived data products which complement in situ snow measurement procedures. Variability in data spatial resolution and domain, temporal repeatability, time series length and the level of snow-cover information derived (for example, snow extent vs. snow water equivalent) means that data application plays a large role in the utilization of an appropriate dataset. Given the variability in snow-cover data properties, the state of knowledge regarding interactions between snow cover and the atmosphere is similarly mixed. No standardized trends in continental or hemispheric snow cover are evident and the direction of forcing between snow cover and the atmosphere is still ambiguous. Identified associations are typically regional in extent, and statistically moderate in strength, proving cause-and-effect relationships difficult to identify. Future research needs are outlined, with an emphasis on passive-microwave imagery. These data have the necessary characteristics (quantitative estimates of snow-water equivalent, all-weather imaging) to provide the input data to the process based studies necessary to isolate linkages between snow cover and the atmosphere.
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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 ».