An assessment of corrections for eddy covariance measured turbulent fluxes over snow in mountain environments
Notice bibliographique
Résumé
Snow‐covered complex terrain is an extremely important runoff‐generating landscape in high‐altitude and high‐latitude environments, yet it is often considered nonviable for eddy covariance measurements of turbulent fluxes. Turbulent flux data are useful for evaluating the coupled snow cover mass and energy balance that control snow ablation and melt. In particular, detailed, multiseason analyses of eddy covariance data postprocessing requirements and resulting data quality for hydrological analyses in open and sheltered mountain sites have not been conducted. These analyses are needed since these landscapes typify those that generate snowmelt runoff in the mountain west of North America. Eddy covariance measurements taken from exposed hilltop and sheltered subcanopy snow research sites during three snow seasons underwent rigorous postprocessing and data quality assessments. Procedures included data filtering, air density corrections, sensor heating, axis rotation, and exclusion of nonstationary data. Data quality analysis showed that 77% of the sensible heat flux data and 95% of the latent heat flux data were of high quality. There was little interannual variability over three seasons in quality or improvements due to postprocessing results. A comparison of summary data based on a 30‐min averaging period to postprocessed high‐resolution flux data found that the postprocessed sensible heat fluxes were up to 14% less than the summary fluxes for the snow season. The results indicated that application of unattended eddy covariance techniques at these sites was viable, but the full suite of corrections and postprocessing are advisable to obtain flux observations of sufficient reliability for snow hydrology calculations.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».