Modelling blowing snow redistribution to prairie wetlands
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blowing snow transports and sublimates a substantial portion of the seasonal snowfall in the prairies of western Canada. Snow redistribution is an important feature of prairie hydrology as deep snowdrifts provide a source of meltwater to replenish ponds and generate streamflow in this dry region. The spatial distribution of snow water equivalent in the spring is therefore of great interest. A test of the distributed and aggregated modelling strategies for blowing snow transport and sublimation was conducted at the St. Denis National Wildlife Area in the rolling, internally drained prairie pothole region east of Saskatoon, Saskatchewan, Canada. A LiDAR‐based DEM and aerial photograph‐based vegetation cover map were available for this region. A coupled complex windflow and blowing snow model was run with 262,144 6 m × 6 m grid cells to produce spatially distributed estimates of seasonal blowing snow transport and sublimation. The calculation was then aggregated to seven landscape units that represented the major influences of surface roughness, topography and fetch on blowing snow transport and sublimation. Both the distributed and aggregated simulations predicted similar end‐of‐winter snow water equivalent with substantial redistribution of blowing snow from exposed sparsely vegetated sites across topographic drainage divides to the densely vegetated pothole wetlands. Both simulations also agreed well with snow survey observations. While the distributed calculations provide a fascinating and detailed visual image of the interaction of complex landscapes and blowing snow redistribution and sublimation, it is clear that blowing snow transport and sublimation calculations can be successfully aggregated to the spatial scale of the major landscape units in this environment. This means that meso and macroscale hydrological models can represent blowing snow redistribution successfully in the prairies. Copyright © 2009 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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