IR Radiation from Trees to a Ski Run: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurately calculating the surface radiation budget of a groomed ski run is crucial when determining snow surface temperature and other snow-related variables, knowledge of which is important for ski racing. Downwelling longwave radiation can compose a large part of the surface radiation budget in mountainous terrain. At a location on a ski run, a portion of the downwelling longwave radiation comes from the sky and a portion comes from tall evergreen trees. Infrared photographs taken during daytime at a ski run on Whistler Mountain, British Columbia, Canada, for a clear-sky day in February 2012 show that trees can enhance the downwelling longwave radiation at the center of the ski run considerably, with a maximum estimated enhancement of 75.6 ± 16.8 W m−2 for trees in direct sunlight. The average needle and trunk brightness temperatures from the IR photographs were correlated with measured meteorological data. Regressions were found to allow estimation of longwave radiation from trees using nearby routine meteorological data. Absolute errors in tree longwave radiation estimations using the derived trunk and needle temperatures did not exceed 4 W m−2. The effect of the intervening air upon longwave radiative transfer between trees and the point of interest on the ski run was found to be small for these very short pathlengths of 50 m or less. These results can be used to improve calculations of the surface radiation budget of a groomed ski run under clear skies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».