A radiative–conductive–convective approach to calculate thaw season ground surface temperatures for modelling frost table dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The frost table depth is a critical state variable for hydrological modelling in cold regions as frozen ground controls runoff generation, subsurface water storage and the permafrost regime. Calculation of the frost table depth is typically performed using a modified version of the Stefan equation, which is driven with the ground surface temperature. Ground surface temperatures have usually been estimated as linear functions of air temperature, referred to as ‘ n ‐factors’ in permafrost studies. However, these linear functions perform poorly early in the thaw season and vary widely with slope, aspect and vegetation cover, requiring site‐specific calibration. In order to improve estimation of the ground surface temperature and avoid site‐specific calibration, an empirical radiative–conductive–convective (RCC) approach is proposed that uses air temperature, net radiation and antecedent frost table position as driving variables. The RCC algorithm was developed from forested and open sites on the eastern slope of the Coastal Mountains in southern Yukon, Canada, and tested at a high‐altitude site in the Canadian Rockies, and a peatland in the southern Northwest Territories. The RCC approach performed well in a variety of land types without any local calibration and particularly improved estimation of ground temperature compared with linear functions during the first month of the thaw season, with mean absolute errors <2 °C in seven of the nine sites tested. An example of the RCC approach coupled with a modified Stefan thaw equation suggests a capability to represent frozen ground conditions that can be incorporated into hydrological and permafrost models of cold regions. Copyright © 2015 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 | 0,001 |
| 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 ».