Implications of spatial distributions of snow mass and melt rate for snow-cover depletion: observations in a subarctic mountain catchment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spatial statistics of snow water equivalent (SWE) and melt rate were measured using spatially distributed, sequential ground surveys of depth and density in forested, shrub and alpine tundra environments over several seasons within a 185 km2 mountain catchment inYukonTerritory, Canada.When stratified by slope/aspect sub-units within landscape classes, SWE frequency distributions matched the log-normal, but multiclass surveys showed a more bimodal distribution. Within-class variability of winter SWE could be grouped into (i) windswept tundra and (ii) sheltered tund ra/forest regimes. During melt, there was little association between the standard deviation and mean of SWE. At small scales, a negative correlation developed between spatial distributions of pre-melt SWE and melt rate where shrubs were exposed above the snow. This was not evident in dense-forest, alpine-tundra or deep-snowdrift landscape classes. At medium scales, negative SWE and melt-rate correlations were also found between mean values from adjacent slope sub-units of the tundra landscape class. Themedium-scale correlation was likely due to slope effects on insolation and blowing-snow redistribution. At the catchment scale, the correlation between mean SWE and melt rate from various landscape classes reversed to a positive one, likely influenced by intercepted and blowing regimes, shrub exposure during melt and adiabatic cooling with elevation rise. Covariance at the catchment scale resulted in a 40% acceleration of snow depletion. These results suggest that the spatial variability and covariability of both SWE and melt rate are scale- and landscape-class-specific and need to be considered in a landscape-stratified manner at the appropriate scale when snow depletion is described and the snowmelt duration predicted.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».