A triple-moment blowing snow-atmospheric model and its application in computing the seasonal wintertime snow mass budget
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Many field studies have shown that surface sublimation and blowing snow transport and sublimation have significant influences on the snow mass budget in many high latitude regions. We developed a coupled triple-moment blowing snow-atmospheric modeling system to study the influence of these processes on a seasonal time scale over the Northern Hemisphere. Two simulations were performed. The first is a 5 month simulation for comparison with snow survey measurements over a Saskatchewan site to validate the modeling system. The second simulation covers the 2006/2007 winter period to study the snow mass budget over the Northern Hemisphere. The results show that surface sublimation is significant in Eurasian Continent and the eastern region of North America, reaching a maximum value of 200 mm SWE (Snow Water Equivalent). Over the Arctic Ocean and Northern Canada, surface deposition with an average value of 30 mm SWE was simulated. Blowing snow sublimation was found to return up to 50 mm SWE back to the atmosphere over the Arctic Ocean, while the divergence of blowing snow transport contributes only a few mm SWE to the change in snow mass budget. The results were further stratified in 10 degree latitudinal bands. The results show that surface sublimation decreases with an increase in latitude while blowing snow sublimation increases with latitude. Taken together, the surface sublimation and blowing snow processes was found to distribute 23% to 52% of winter precipitation over the three month winter season.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».