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Enregistrement W2968636828 · doi:10.1061/9780784482599.075

Influence of Variable Snow Cover Depth and Duration on Model Ground Temperatures in the Eastern Canadian Arctic

2019· article· en· W2968636828 sur OpenAlexaffabout
C.P. Ross, Greg Siemens, Ryley Beddoe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnow coverSnowDuration (music)ArcticEnvironmental scienceCover (algebra)Variable (mathematics)Physical geographyMeteorologyClimatologyHydrology (agriculture)GeologyGeographyGeotechnical engineeringEngineeringMathematicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Predictive ground temperature modelling at permafrost sites rely on calibrated computational models that are inherently dependent on all inputs, including climate data. In a perfect case, a local weather station that measures all inputs required to calculate the surface boundary condition are readily available including air temperature, wind speed, relative humidity, albedo, vegetation thickness, solar radiation, and snow depth. However, if one or more of these inputs are not measured, then assumptions are often, if not always, required. Snow cover, in particular, is one such input for which assumptions are required in many cases. At elevated sites in the eastern Canadian Arctic the ground is covered by snow for most, and occasionally all, of the year which increases albedo and insulates the ground against seasonal heat flux. In this paper the effect of four snow cover functions is examined on near-surface and deeper ground temperatures over a six-year model period. The results show that the snow depth and cover duration play a significant role in the modelled ground temperatures. If snow remains year-round, ground temperatures remain below zero throughout the modeled profile. With zero snow cover, near-surface ground temperatures vary widely in accordance with the uncovered surface boundary. Between the two extremes the maximum ground temperature profiles are similar to the ‘no snow’ scenario, while minimum ground temperatures vary based on the depth and duration of snow cover. The results show snow cover assumptions significantly affect temporal and spatial variation of ground temperatures and need to be carefully selected for predictive modelling.

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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,219

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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