Observations of urban snow properties in Calgary, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urban winter hydrology has garnered very little attention owing to the general notion that high‐intensity rainfalls are the major flood‐generating events in urban areas. As a result, few efforts have been made to research urban snow and its melt characteristics. This study investigates the characteristics of urban snow that differentiate it from rural snow, and makes recommendations for incorporating these characteristics into an urban snowmelt model. A field study was conducted from the fall of 2001 to the spring of 2002 in the city of Calgary, Canada. Snow depths and densities, soil moisture, soil temperature, snow albedo, net radiation, snow evaporation, and surface temperature were measured at several locations throughout the winter period. The combination of urban snow removal practices and the physical elements that exist in urban areas were found to influence the energy balance of the snowpack profoundly. Shortwave radiation was found to be the main source of energy for urban snow; as a consequence, the albedo of urban snow is a very important factor in urban snowmelt modelling. General observations lead to the classification of snow as one of four types: snow piles, snow on road shoulders, snow on sidewalk edges, and snow in open areas. This resulted in the development of four separate functions for the changing snow albedo values. A study of the frozen ground conditions revealed that antecedent soil moisture conditions had very little impact on frozen ground, and thus frozen ground very nearly always acts as a near impervious area. Improved flood forecasting for urban catchments in cold regions can only be achieved with accurate modelling of urban winter runoff that involves the energy balance method, incorporating snow redistribution and urban snow‐cover characteristics, and using small time steps. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 ».