Impact of windflow calculations on simulations of alpine snow accumulation, redistribution and ablation
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wind redistribution, radiation and turbulent heat fluxes determine seasonal snow accumulation and melt patterns in alpine environments. Mathematical representations of windflow vary in complexity and introduce uncertainty to snow modelling. To characterize this uncertainty, a spatially distributed snow model that considers the physics of blowing snow transport and sublimation and the energy fluxes contributing to snowpack ablation were evaluated for its ability to simulate seasonal snow patterns around a windy alpine ridge in the Canadian Rockies. The model was forced with output from three windflow models of varying computational complexity and physical realism: (i) a terrain‐based empirical interpolation of station observations, (ii) a simple turbulence model and (iii) a computational fluid dynamics model. Compared with wind measurements, the windflow simulations produced similar and relatively accurate (biases lower than ±1.1 m s −1 ) wind speed estimates. However, the snow mass budget simulated by the snow model was highly sensitive to the windflow simulation used. Compared with measurements, distributed snow model depth and water equivalent errors were smallest using either of the two turbulence models, with the best representation of downwind drifts by the computational fluid dynamics model. Sublimation was an important mass loss from the ridge, and windflow model choice resulted in cumulative seasonal sublimation differences ranging from 10.5% to 19.0% of seasonal snowfall. When aggregated to larger scales, differences in cumulative snowmelt and snow transport were negligible, but persistent differences in sublimation and snow‐covered area suggest that windflow model choice can have significant implications at multiple scales. Uncertainty can be reduced by using physically based windflow models to drive distributed snow models. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle