A meteorological and blowing snow data set (2000–2016) from a high-elevation alpine site (Col du Lac Blanc, France, 2720 m a.s.l.)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A meteorological and blowing snow data set from the high-elevation experimental site of Col du Lac Blanc (2720 m a.s.l., Grandes Rousses mountain range, French Alps) is presented and detailed in this paper. Emphasis is placed on data relevant to the observations and modelling of wind-induced snow transport in alpine terrain. This process strongly influences the spatial distribution of snow cover in mountainous terrain with consequences for snowpack, hydrological and avalanche hazard forecasting. In situ data consist of wind (speed and direction), snow depth and air temperature measurements (recorded at four automatic weather stations), a database of blowing snow occurrence and measurements of blowing snow fluxes obtained from a vertical profile of snow particle counters (2010–2016). Observations span the period from 1 December to 31 March for each winter season from 2000–2001 to 2015–2016. The time resolution has varied from 15 min until 2014 to 10 min for the last years. Atmospheric data from the meteorological reanalysis are also provided from 1 August 2000 to 1 August 2016. A digital elevation model (DEM) of the study area (1.5 km2) at 1 m resolution is also provided in RGF 93 Lambert 93 coordinates. This data set has been used in the past to develop and evaluate physical parameterizations and numerical models of blowing and drifting snow in alpine terrain. Col du Lac Blanc is also a target site to evaluate meteorological and climate models in alpine terrain. It belongs to the CRYOBS-CLIM observatory (the CRYosphere, an OBServatory of the CLIMate), which is a part of the national research infrastructure OZCAR (Critical Zone Observatories – Application and Research) and have been a Global Cryospheric Watch Cryonet site since 2017. The data are available from the repository of the OSUG data centre https://doi.org/10.17178/CRYOBSCLIM.CLB.all.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».