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Enregistrement W2905150721 · doi:10.1029/2018ms001445

Major Issues in Simulating Some Arctic Snowpack Properties Using Current Detailed Snow Physics Models: Consequences for the Thermal Regime and Water Budget of Permafrost

2018· article· en· W2905150721 sur OpenAlexafffund
Florent Dominé, Ghislain Picard, Samuel Morin, Mathieu Barrere, Jean‐Benoît Madore, Alexandre Langlois

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Modeling Earth Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité LavalMakivik Corporation
Organismes subventionnairesFondation BNP ParibasNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut Polaire Français Paul Emile VictorCenter for Neuroscience and Regenerative MedicineBNP Paribas CardifAgence Nationale de la RechercheParks Canada
Mots-clésSnowpackPermafrostSnowArcticEnvironmental scienceStratification (seeds)Atmospheric sciencesLatent heatClimatologyGeologyMeteorologyGeomorphologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Accurately simulating the physical properties of Arctic snowpacks is essential for modeling the surface energy budget and the permafrost thermal regime. We show that the detailed snow physics models Crocus and SNOWPACK cannot simulate critical snow physical variables. Both models simulate basal layers with high density and high thermal conductivity, and top layers with low values for both variables, while field measurements yield opposite results. We explore the impact of an inverted snow stratigraphy on the permafrost thermal regime at a high Arctic site using a simplified heat transfer model and idealized snowpacks with three layers. One snowpack has a typical Arctic stratification with a low‐density insulating basal layer, while the other (called Alpine‐type snowpack) has a dense conducting basal layer. Snowpack stratification impacts simulated ground temperatures at 5 cm depth by less than 0.3 °C. Heat conduction through layered snowpacks is therefore determined by thermal insulance rather than by stratification. Ground dehydration caused by upward water vapor diffusion is 4 times greater under Arctic stratification, leading to a larger latent heat loss, but also to a lower soil thermal conductivity caused by ice loss, so that the overall effect of dehydration on ground temperature is uncertain. Snowpack stratification is found to affect snow surface temperature by up to 4 °C. Lastly, different snow metamorphism rates lead to a lower Alpine snowpack albedo, contributing to a warmer ground. Quantifying all these effects is needed for adequately simulating permafrost temperature. This requires the development of a snow and soil model that describes water vapor fluxes.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations167
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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