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Enregistrement W2902522997 · doi:10.3389/feart.2018.00197

The Seasonal Snow Cover Dynamics: Review on Wind-Driven Coupling Processes

2018· article· en· W2902522997 sur OpenAlexafffund
Rebecca Mott, Vincent Vionnet, T. Grünewald

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Earth Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKommission für Technologie und InnovationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésSnowSnowpackEnvironmental scienceAtmospheric sciencesSnow fieldAdvectionGlacier mass balanceOrographic liftClimatologyPrecipitationGeologyMeteorologyGlacierGeographyGeomorphologySnow cover

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The temporal evolution of seasonal snow cover and its spatial variability in environments such as mountains, prairies or polar regions is strongly influenced by the interactions between the atmospheric boundary layer and the snow cover. Wind-driven coupling processes affect both mass and energy fluxes at the snow surface with consequences on snow hydrology, avalanche hazard and ecosystem development. This paper proposes a review on these processes and combines the more recent findings obtained from observations and modelling. The spatial variability of snow accumulation across multiple scales can be associated to wind-driven processes ranging from orographic precipitation at large scale to preferential-deposition of snowfall and wind-induced transport of snow on the ground at smaller scales. An overview of models of varying complexity developed to simulate these processes is proposed in this paper. Snow ablation is also affected by wind-driven processes. Over continuous snow covers, turbulent fluxes of latent and sensible heat, as well as blowing snow sublimation, modify the mass and energy balance of the snowpack and their representation in numerical models is associated with many uncertainties. As soon as the snow cover becomes patchy in spring local heat advection induces the developement of stable internal boundary layers changing heat exchange towards the snow. Overall, wind-driven processes play a key role in all the different stages of the evolution of seasonal snow. Improvements in process understanding particularly at the mountain-ridge and the slope scale, and processes representations in models at scales up to the mountain range scale, will be the basis for improved short-term forecast and climate projections in snow-covered regions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations304
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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