Seasonal evolution of the effective thermal conductivity of the snow and thesoil in high Arctic herb tundra at Bylot Island, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The values of the snow and soil thermal conductivity, ksnow and ksoil, strongly impact the thermal regime of the ground in the Arctic, but very few data are available to test model predictions for these variables. We have monitored ksnow and ksoil using heated needle probes at Bylot Island in the Canadian High Arctic (73° N, 80° W) between July 2013 and July 2015. Few ksnow data were obtained during the 2013–2014 winter, because little snow was present. During the 2014–2015 winter ksnow monitoring at 2, 12 and 22 cm heights and field observations show that a depth hoar layer with ksnow around 0.02 W m−1 K−1 rapidly formed. At 12 and 22 cm, wind slabs with ksnow around 0.2 to 0.3 W m−1 K−1 formed. The monitoring of ksoil at 10 cm depth shows that in thawed soil ksoil was around 0.7 W m−1 K−1, while in frozen soil it was around 1.9 W m−1 K−1. The transition between both values took place within a few days, with faster thawing than freezing and a hysteresis effect evidenced in the thermal conductivity–liquid water content relationship. The fast transitions suggest that the use of a bimodal distribution of ksoil for modelling may be an interesting option that deserves further testing. Simulations of ksnow using the snow physics model Crocus were performed. Contrary to observations, Crocus predicts high ksnow values at the base of the snowpack (0.12–0.27 W m−1 K−1) and low ones in its upper parts (0.02–0.12 W m−1 K−1). We diagnose that this is because Crocus does not describe the large upward water vapour fluxes caused by the temperature gradient in the snow and soil. These fluxes produce mass transfer between the soil and lower snow layers to the upper snow layers and the atmosphere. Finally, we discuss the importance of the structure and properties of the Arctic snowpack on subnivean life, as species such as lemmings live under the snow most of the year and must travel in the lower snow layer in search of food.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».