Optimization of over-summer snow storage at midlatitudes and low elevation
Notice bibliographique
Résumé
Climate change, including warmer winter temperatures, a shortened snowfall season, and more rain-on-snow events, threatens nordic skiing as a sport. In response, over-summer snow storage, attempted primarily using woodchips as a cover material, has been successfully employed as a climate change adaptation strategy by high-elevation and/or high-latitude ski centers in Europe and Canada. Such storage has never been attempted at a site that is both low elevation and midlatitude, and few studies have quantified storage losses repeatedly through the summer. Such data, along with tests of different cover strategies, are prerequisites to optimizing snow storage strategies. Here, we assess the rate at which the volume of two woodchip-covered snow piles (each ∼200 m 3 ), emplaced during spring 2018 in Craftsbury, Vermont (45 ∘ N and 360 m a.s.l.), changed. We used these data to develop an optimized snow storage strategy. In 2019, we tested that strategy on a much larger, 9300 m 3 pile. In 2018, we continually logged air-to-snow temperature gradients under different cover layers including rigid foam, open-cell foam, and woodchips both with and without an underlying insulating blanket and an overlying reflective cover. We also measured ground temperatures to a meter depth adjacent to the snow piles and used a snow tube to measure snow density. During both years, we monitored volume change over the melt season using terrestrial laser scanning every 10–14 d from spring to fall. In 2018, snow volume loss ranged from 0.29 to 2.81 m 3 d −1 , with the highest rates in midsummer and lowest rates in the fall; mean rates of volumetric change were 1.24 and 1.50 m 3 d −1 , 0.55 % to 0.72 % of initial pile volume per day. Snow density did increase over time, but most volume loss was the result of melting. Wet woodchips underlain by an insulating blanket and covered with a reflective sheet were the most effective cover combination for minimizing melt, likely because the aluminized surface reflected incoming short-wave radiation while the wet woodchips provided significant thermal mass, allowing much of the energy absorbed during the day to be lost by long-wave emission at night. The importance of the pile surface-area-to-volume ratio is demonstrated by 4-fold lower rates of volumetric change for the 9300 m 3 pile emplaced in 2019; it lost <0.16 % of its initial volume per day between April and October, retaining ∼60 % of the initial snow volume over summer. Together, these data demonstrate the feasibility of over-summer snow storage at midlatitudes and low elevations and suggest efficient cover strategies.
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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 ».