On snow depth predictions with the Canadian land surface scheme including a parametrization of blowing snow sublimation
Notice bibliographique
Résumé
A parametrization of the sublimation of blowing snow has been developed. This parametrization has been used with the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) to compare predicted results to observed snow depth measurements at three locations: Resolute, Goose Bay and Hay River. These locations demonstrate a high, moderate, and low incidence of blowing snow, respectively, according to criteria based on temperature, snow cover, and wind speed. Substantial change due to blowing snow sublimation is seen at the Resolute location. The inclusion of blowing snow sublimation generally improves the results for 23 of the 28 winters modelled. At Goose Bay the change in modelled snow depth due to blowing snow sublimation is moderate, and at Hay River it is marginal. The average snow density at Resolute modelled by CLASS is 30% less than the average measured snow density during the same period, for air temperatures below 0°C; this is likely due to wind packing of the snow. Increasing the snow density within CLASS at Resolute and including blowing snow sublimation significantly reduce the model snow depth error. At Goose Bay and Hay River, results are complicated by the possibility of missed melting events during brief warm periods and misdiagnosed precipitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».