Evaluation of satellite-based observations for capturing early winter snowmelt
Notice bibliographique
Résumé
Over the past fifty years’ global climate change has altered various environmental processes. Due to global climate change, mid-winter snowmelt is occurring more frequently throughout much of the world (Freudiger, Kohn, Stahl, & Weiler, 2014). The increasing frequency of these events is a relatively new phenomena and is challenging the effectiveness of current water resource management and flood forecasting best practices. Early snowmelt events are caused by a brief period of unusually high air temperature, high humidity, or rain-on-snow (Semmens, Ramage, Bartsch, & Liston, 2013). This research focuses on the detection of rain-on-snow events using remote sensing approaches to identify the frequency, extent, and magnitude of these events. Early snowmelt events, driven by rainfall with the presence of snow, are identified from The Dartmouth Flood Observatory archives. Passive microwave data from the AMSR-E and SSM/I satellite instruments are compared with MODIS imagery and field observations to assess the reliability of microwave observations to capture these events. Early snowmelt detection algorithms that use passive microwave retrievals for northern latitude areas, primarily Alaska and Canada, are evaluated in the continental United States. It was determined that regional climate differences, largely variations in winter air temperature, impact the interpretation and performance of microwave snow melt detection algorithms.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».