Seasonality in the Surface Energy Balance of Tundra in the Lower Mackenzie River Basin
Notice bibliographique
Résumé
This study details seasonal characteristics in the annual surface energy balance of upland and lowland tundra during the 1998-99 water year (Y2). It contrasts the results with the 1997-98 water year (Y1) and relates the findings to the climatic normals for the lower Mackenzie River basin region. Both years were much warmer than the long-term average, with Y1 being both warmer and wetter than Y2. Six seasons are defined as early winter, midwinter, late winter, spring, summer, and fall. The most rapid changes in the surface energy balance occur in spring, fall, and late winter. Of these, spring is the most dynamic, and there is distinct asymmetry between rates of change in spring and those in fall. Rates of change of potential insolation (extraterrestrial solar radiation) in late winter, spring, and fall are within 10% of one another, being highest in late winter and smallest in spring. Rates of change in air temperature and ground temperature are twice as large in spring as in fall and late winter, when they are about the same. Rates of change in components of the energy balance in spring are twice and 4 times as large as in fall and late winter, respectively. The timing of snowpack ripening and snowmelt is the major agent determining the magnitude of asymmetry between fall and spring. This timing is a result of interaction between the solar cycle, air temperature, and snowpack longevity. Based on evidence from this study, potential surface responses to a 1C increase in air temperature are small to moderate in most seasons, but are large in spring when increases range from 7% to 10% of average surface energy fluxes.
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».