Soil moisture, wind speed and depth hoar formation in the Arctic snowpack
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Basal depth hoar that forms in Arctic snowpacks often has a low thermal conductivity, strongly contributing to the snowpack thermal insulance and impacting the permafrost thermal regime. At Ward Hunt Island (Canadian high Arctic, 83°05′N, 74°07′W) almost no depth hoar was observed in spring 2016 despite favorable thermal conditions. We hypothesize that depth hoar formation was impeded by the combination of two factors (1) strong winds in fall that formed hard dense wind slabs where water vapor transport was slow and (2) low soil moisture that led to rapid ground cooling with no zero-curtain period, which reduced soil temperature and the temperature gradient in the snowpack. Comparisons with detailed data from the subsequent winter at Ward Hunt and from Bylot Island (73°09′N, 80°00′W) and with data from Barrow and Alert indicate that both high wind speeds after snow onset and low soil moisture are necessary to prevent Arctic depth hoar formation. The role of convection to form depth hoar is discussed. A simple preliminary strategy to parameterize depth hoar thermal conductivity in snow schemes is proposed based on wind speed and soil moisture. Finally, warming-induced vegetation growth and soil moisture increase should reduce depth hoar thermal conductivity, potentially affecting permafrost temperature.
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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) | 0,001 | 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 ».