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Enregistrement W2160370764 · doi:10.1002/hyp.7348

Modelling blowing snow redistribution to prairie wetlands

2009· article· en· W2160370764 sur OpenAlexafffundabout
Xing Fang, John W. Pomeroy

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésSnowEnvironmental scienceMeltwaterSublimation (psychology)Snow fieldSnowmeltHydrology (agriculture)PermafrostWetlandSpatial distributionPhysical geographyAtmospheric sciencesGeologySnow coverRemote sensingEcologyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations116
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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