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Enregistrement W2936759924 · doi:10.5194/tc-13-3367-2019

Optimization of over-summer snow storage at midlatitudes and low elevation

2019· article· en· W2936759924 sur OpenAlexaboutno aff
Hannah Weiss, Paul R. Bierman, Yves Dubief, Scott D. Hamshaw

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationRubenstein School of Environment and Natural Resources, University of VermontUniversity of VermontNational Science Foundation
Mots-clésSnowEnvironmental scienceElevation (ballistics)Snow fieldSnowmeltClimate changeSnow coverSnow lineWoodchipsMiddle latitudesSnow removalFirnHydrology (agriculture)Atmospheric sciencesClimatologyPhysical geographyGeologyEcologyGeotechnical engineeringGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. 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 m3), 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 m3 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 m3 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 m3 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 m3 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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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