Influence of turbidity and aeration on the albedo of mountain streams
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stream surface albedo plays a key role in the energy balance of rivers and streams that are exposed to direct solar radiation. Most physically based analyses and models have incorporated a constant stream albedo between 0.03 and 0.10, based primarily on measurements from low‐gradient streams with low suspended sediment concentrations. However, albedo should vary with solar elevation angle, suspended sediment concentration, aeration, and fraction of direct versus diffuse radiation. The objective of this study was to quantify the dependence of albedo of mountain streams on the controlling factors and to develop a predictive model for use in physically based analysis and modelling of stream temperature, especially for future climate and land‐use scenarios. Stream surface albedo was measured at nine sites with a variety of gradients and suspended sediment characteristics in the southern Coast Mountains of British Columbia, Canada. As expected, albedo of low‐gradient, non‐white water (flatwater) streams increased with solar elevation angle, suspended sediment concentration, and proportion of diffuse to direct solar radiation, ranging between 0.025 during cloudy periods over clear water to 0.25 for turbid water at elevation angles of less than 20°. Albedo was enhanced in steep reaches or at channel steps and cascades where flow was visibly aerated, with a range of 0.09 to 0.33. In clear weather, albedo exhibited notable diurnal variability at flatwater sampling sites. For example, during late summer, surface albedo typically fluctuated between 0.08 and 0.15 on a daily basis at a flatwater site on the highly turbid, glacier‐fed Lillooet River. Multiple regression models explained approximately 60% and 40% of the variance under cross validation for flatwater and white water data subsets, respectively, with corresponding root mean square errors of approximately 0.02 and 0.06.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».