Investigating snowpack across scale in the northern Great Lakes–St. Lawrence forest region of Central Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates scaling issues by evaluating snow processes and quantifying bias in snowpack properties across scale in a northern Great Lakes–St. Lawrence forest. Snow depth and density were measured along transects stratified by land cover over the 2015/2016 and 2016/2017 winters. Daily snow depth was measured using a time‐lapse (TL) camera at each transect. Semivariogram analysis of the transect data was conducted, and no autocorrelation was found, indicating little spatial structure along the transects. Pairwise differences in snow depth and snow water equivalent (SWE) between land covers were calculated and compared across scales. Differences in snowpack between forested sites at the TL points corresponded to differences in canopy cover, but this relationship was not evident at the transect scale, indicating a difference in observed process across scale. TL and transect estimates had substantial bias, but consistency in error was observed, which indicates that scaling coefficients may be derived to improve point scale estimates. TL and transect measurements were upscaled to estimate grid scale means. Upscaled estimates were compared and found to be consistent, indicating that appropriately stratified point scale measurements can be used to approximate a grid scale mean when transect data are not available. These findings are important in remote regions such as the study area, where frequent transect data may be difficult to obtain. TL, transect, and upscaled means were compared with modelled depth and SWE. Model comparisons with TL and transect data indicated that bias was dependent on land cover, measurement scale, and seasonality. Modelled means compared well with upscaled estimates, but model SWE was underestimated during spring melt. These findings highlight the importance of understanding the spatial representativeness of in situ measurements and the processes those measurements represent when validating gridded snow products or assimilating data into models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».