Measurement and parameterization of albedo variations at Haut Glacier d’Arolla, Switzerland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spatial and temporal variations of surface albedo on Haut Glacier d’Arolla, Switzerland, during the 1993 and 1994 ablation seasons are described. Correlation and regression analyses are used to explain the albedo variations in terms of independent meteorological and surface property variables. Parameterizations are developed which allow estimation of albedo variation in surface energy-balance models. Snow albedo is best estimated from accumulated daily maximum temperatures since snowfall. On “deep” snow (≥0.5 cm w.e. depth) a logarithmic function is used, while on “shallow” snow (<0.5 cm w.e. depth) an exponential function is used to enable the albedo to decay to the underlying ice or debris albedo. The transition from “deep” to “shallow” snow is calculated as a function of decreasing snow depth (combined r 2 = 0.65). This new parameterization performs better than earlier schemes because accumulated daily maximum temperatures since snowfall correlate strongly with snow grain-size and impurity concentration, the main physical controls on snow albedo. Ice albedo may be parameterized by its relationship to elevation ( r 2 = 0.28), but this approach results in only a small improvement over the assumption of a constant mean ice albedo.
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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) | 0,002 | 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 ».