Twenty-Seven Years of Manual Fresh Snowfall Density Measurements on Whistler Mountain, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Snow density is important information for a wide range of activities including avalanche control, marketing, building-code development, weather forecasting, and water supply forecasting. Extended recent high-quality datasets from the mountainous regions of the Pacific Northwest coastal area are rare. This paper presents a study of an unusually long and continuous (January 1990 to April 2016) manually collected dataset of fresh snowfall measurements for Whistler Mountain, British Columbia, Canada. The dataset consists of snowboard core measurements that were collected by Whistler–Blackcomb ski patrol staff twice daily for avalanche control and resort-marketing purposes. These records were collated, transcribed, quality controlled, and made computer accessible in this study. A discussion of the characteristics of the data collection site and an assessment of data reliability are presented. Two examples of the many purposes to which this high-quality dataset might be put were studied. Climatic teleconnections to winter (December–February) mean snow density were examined, which revealed a positive relationship to the quadratic form of the Pacific Decadal Oscillation pattern (i.e., PDO2). In addition, an analysis of daily snow density relationships to air mass types was performed, which suggested that higher (lower) densities are associated with maritime inflow (arctic outflow) conditions. Both of these relationships appear to be mediated by the positive correlation between snow density and air temperature.Based on the full dataset (N = 1275 individual snow density measurements) for all months with measured snowfall, annual snowfall season (November to May) mean snow densities ranged from 77 kg m−3 to 109 kg m−3 with an overall mean of 91 kg m−3, giving an overall snow-depth to water-depth ratio of 11:1.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».