Estimation of Needleleaf Canopy and Trunk Temperatures and Longwave Contribution to Melting Snow
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A measurement and modeling campaign evaluated variations in tree temperatures with solar exposure at the edge of a forest clearing and how the resulting longwave radiation contributed to spatial patterns of snowmelt energy surrounding an individual tree. Compared to measurements, both a one-dimensional (1D) energy-balance model and a two-dimensional (2D) radial trunk heat transfer model that simulated trunk surface temperatures and thermal inertia performed well (RMSE and biases better than 1.7° and ±0.4°C). The 2D model that resolved a thin bark layer better simulated daytime temperature spikes. Measurements and models agreed that trunk surfaces returned to ambient air temperature values near sunset. Canopy needle temperatures modeled with a 1D energy-balance approach were within the range of measurements. The radiative transfer model simulated substantial tree-contributed snow surface longwave irradiance to a distance of approximately one-half the tree height, with higher values on the sun-exposed sides of the tree. Trunks had very localized and substantially lower longwave energy influence on snowmelt compared to that of the canopy. The temperature and radiative transfer models provide the spatially detailed information needed to develop scaling relationships for estimating net radiation for snowmelt in sparse and discontinuous forest canopies.
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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 | 0,000 | 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 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 ».