Simulation of snow accumulation and melt in needleleaf forest environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Drawing upon numerous field studies and modelling exercises of snow processes, the Cold Regions Hydrological Model (CRHM) was developed to simulate the four season hydrological cycle in cold regions. CRHM includes modules describing radiative, turbulent and conductive energy exchanges to snow in open and forest environments, as well as account for losses from canopy snow sublimation and rain evaporation. Due to the physical-basis and rigorous testing of each module, there is a minimal need for model calibration. To evaluate CRHM, simulations of snow accumulation and melt were compared to observations collected at paired forest and clearing sites of varying latitude, elevation, forest cover density, and climate. Overall, results show that CRHM is capable of characterising the variation in snow accumulation between forest and clearing sites, achieving a model efficiency of 0.51 for simulations at individual sites. Simulations of canopy sublimation losses slightly overestimated observed losses from a weighed cut tree, having a model efficiency of 0.41 for daily losses. Good model performance was demonstrated in simulating energy fluxes to snow at the clearings, but results were degraded from this under forest cover due to errors in simulating sub-canopy net longwave radiation. However, expressed as cumulative energy to snow over the winter, simulated values were 96% and 98% of that observed at the forest and clearing sites, respectively. Overall, the good representation of the substantial variations in mass and energy between forest and clearing sites suggests that CRHM may be useful as an analytical or predictive tool for snow processes in needleleaf forest environments.
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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 ».