Predicting Snow Depth in a Forest–Tundra Landscape using a Conceptual Model Allowing for Snow Redistribution and Constrained by Observations from a Digital Camera
Notice bibliographique
Résumé
Estimation of snow depth in the forest–tundra landscape remains a challenge because of a lack of reliable and frequent observations on precipitation and snow depth. Snow models forced by gridded meteorological datasets are often the only option available for assessing snow depth at the local scale. Unfortunately, these models generally do not take into account the snow redistribution process between open and forested areas which frequently occurs in the forest–tundra landscape. A simple modification to an existing snow accumulation and melt model is proposed in order to allow for snow redistribution. Along with a technique for taking advantage of snow depth observations obtained from a digital camera, the model is shown to provide accurate predictions of snow depth at the local scale when forced with precipitation data from Environment Canada's Canadian Precipitation Analysis. Results from this study suggest that instrumenting automated weather stations with a digital camera, together with small modifications to an existing model used operationally for snow depth prediction, could result in significant improvements to snow depth prediction and analysis in this environment. Further testing at sites where snow water equivalent of the snowpack is available should, however, be performed to fully validate the method.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».