Performance of Emerging Technologies for Measuring Solid and Liquid Precipitation in Cold Climate as Compared to the Traditional Manual Gauges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precipitation amount, type, and snow depth ) have been analyzed using data collected during the 4Wing Cold Lake Research Project in northeastern Alberta, Canada. The instruments used include the Vaisala present weather detector PWD22 and present weather sensor (FS)11P, the OTT Pluvio2 automatic catchment-type gauge, the manual standard Canadian Nipher (CN) and Type B rain gauges, and a snow ruler. Both the PWD22 and FS11P performed well at detecting snow, rain, and drizzle events as compared to the human observer. The sensors predicted a higher frequency of ice pellet cases than the human observer. Segregation of precipitation phase using temperature alone appeared unrealistic at near-freezing temperatures. All the sensors agreed well at measuring liquid precipitation, but the Pluvio2 gauge with a single Alter shield underestimated the snowfall amount by 40%, mostly due to wind effects. After correcting the CN gauge catch efficiency (CE) due to wind effects, the CE of the Pluvio2 relative to the CN gauge was found dependent on wind speed (ws). Using these data, a new transfer function (TF) for the Pluvio2 as a function of ws has been developed. The new TF was used to correct the Pluvio2 gauge, and the corrected data agreed well with the PWD22 measurements. Using the and corrected CN data, snow density ratios ( were derived, varying from 4.2 to 35 with a mean value of 12.2. The mean value derived in this study is higher than the 10:1 ratio usually assumed for converting to snow water equivalent in Canada. On average increases with increasing temperature and the 10:1 ratio appears to be more appropriate for warmer temperatures.
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.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle