The annual cycle of snowfall at Summit, Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While snow accumulation over central Greenland has been extensively studied, interannual variability of snowfall in the region is not well understood due to a dearth of observations. The Integrated Characterization of Energy, Clouds, Atmospheric state and Precipitation at Summit (ICECAPS) project at Summit, Greenland, offers a unique, ground‐based opportunity to study precipitation in central Greenland where the surface mass balance is positive. Combining data from a Precipitation Occurrence Sensor System (POSS), Millimeter‐wavelength Cloud Radar (MMCR), and snow stake field, the annual cycle of precipitation at Summit is examined. Average daily snowfall is higher by a factor of 3 from June to October compared to November to May, while surface height change is only higher by 15% during the same timeframes. This reduced variability in surface height is explained by the seasonally varying nature of latent heat flux, compaction, and wind contributions. The ICECAPS remote sensors and stake field measurements do not agree as far as total annual water equivalent. This discrepancy is likely due to a low bias in the POSS and MMCR snowfall retrievals for Summit. To further examine the seasonal cycle, snowfall measurements by the POSS were linked to local meteorological parameters, including wind direction, liquid water path (LWP), 2 m temperature, and precipitable water vapor. An observed wind direction and moisture dependence are consistent with snowfall being linked to pulses of moist air that originate over nearby, ice‐free ocean, a resource that becomes more readily available in summertime as the winter sea ice retreats. LWP is shown to have little relationship to snowfall, indicating that ice‐phase precipitation processes are quite important for snowfall at Summit.
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 | 0,001 |
| 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 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 ».