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Enregistrement W2124884607 · doi:10.1201/b11863-22

Snow Cover Monitoring from Remote-Sensing Satellites : Possibilities for Drought Assessment

2012· book-chapter· en· W2124884607 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemote sensingSnow coverCover (algebra)SnowEnvironmental scienceGeographyMeteorologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Snow cover is an important earth surface characteristic because it inžuences partitioning of the surface radiation, energy, and hydrologic budgets. Snow is also an important source of moisture for agricultural crops and water supply in many higher latitude or mountainous areas. For instance, snowmelt provides approximately 50%–80% of the annual runoff in the western United States (Pagano and Garen, 2006) and Canadian Prairies (Gray et al., 1989; Fang and Pomeroy, 2007), which 15.1 Introduction .................................................................................................. 359 15.2 Snow Mapping with Optical Satellite Observations ..................................... 361 15.2.1 Physical Principles and Sensor Characteristics ................................ 361 15.2.2 Primary Optical-Based Products ...................................................... 363 15.2.3 Validation of Optical Products ......................................................... 365 15.3 Snow Mapping with Microwave Satellite Observations ...............................366 15.3.1 Physical Principles and Instrument Characteristics .........................366 15.3.2 Primary Microwave-Based Products ................................................ 369 15.3.3 Validation of Microwave Products ................................................... 371 15.3.4 Data Assimilation Approaches for Estimating Snow Water Equivalent............................................................................... 372 15.4 Snow Cover Monitoring Using Synergy of Optical and Microwave Remote-Sensing Techniques ......................................................................... 374 15.5 Application of Satellite-Based Snow Products for Drought Identi–cation and Monitoring ....................................................................... 375 15.6 Conclusions ................................................................................................... 382 References .............................................................................................................. 383 substantially impacts warm season hydrology. Limited soil moisture reserves from the winter period can result in agricultural drought (i.e., severe early growing season vegetation stress if rainfall de–cits occur during that period), which can be prolonged or intensi–ed well into the growing season if relatively dry conditions persist. Snow cover de–cits can also result in hydrological drought (i.e., severe de–cits in surface and subsurface water reserves including soil moisture, streamžow, reservoir and lake levels, and groundwater) since snowmelt runoff is the primary source of moisture to recharge these reserves for a wide range of agricultural, commercial, ecological, and municipal purposes. Semiarid regions that rely on snowmelt are especially vulnerable to winter moisture shortfalls since these areas are more likely to experience frequent droughts. In the Canadian Prairies, more than half the years of three decades (1910-1920, 1930-1939, and 1980-1989) were in drought. Wheaton et al. (2005) reported exceptionally low precipitation and low snow cover in the winter of 2000-2001, with the greatest anomalies of precipitation in Alberta and western Saskatchewan along with near-normal temperature in most of southern Canada. The reduced snowfall led to lower snow accumulation. A loss in agricultural production over Canada by an estimated $3.6 billion in 2001-2002 was attributed to this drought. Fang and Pomeroy (2008) analyzed the impacts of the most recent and severe drought of 1999/2004-2005 for part of the Canadian Prairies on the water supply of a wetland basin by using a physically based cold region hydrologic modeling system. Simulation results showed that much lower winter precipitation, less snow accumulation, and shorter snow cover duration were associated with much lower discharge from snowmelt runoff to the wetland area during much of the drought period of 1999/2004-2005 than during the nondrought period of 2005/2006.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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