Processes governing snow ablation in alpine terrain – detailed measurements from the Canadian Rockies
Notice bibliographique
Résumé
The spatial distribution of snow water equivalent (SWE) and melt are important for estimating areal melt rates and snow-cover depletion (SCD) dynamics but are rarely measured in detail during the late ablation period. This study contributes results from high-resolution observations made using large numbers of sequential aerial photographs taken from an unmanned aerial vehicle on an alpine ridge in the Fortress Mountain Snow Laboratory in the Canadian Rocky Mountains from May to July in 2015. Using structure-from-motion and thresholding techniques, spatial maps of snow depth, snow cover and differences in snow depth (dHS) during ablation were generated in very high resolution as proxies for spatial SWE, spatial ablation rates and SCD. The results indicate that the initial distribution of snow depth was highly variable due to overwinter snow redistribution; thus, the subsequent distribution of dHS was also variable due to albedo, slope/aspect and other unaccountable differences. However, the initial distribution of snow depth was 5 times more variable than that of the subsequent dHS values, which varied by a factor of 2 between the north and south aspects. dHS patterns were somewhat spatially persistent over time but had an insubstantial impact on SCD curves, which were overwhelmingly governed by the initial distribution of snow depth. The reason for this is that only a weak spatial correlation developed between the initial snow depth and dHS. Previous research has shown that spatial correlations between SWE and ablation rates can strongly influence SCD curves. Reasons for the lack of a correlation in this study area were analysed and a generalisation to other regions was discussed. The following questions were posed: what is needed for a large spatial correlation between initial snow depth and dHS? When should snow depth and dHS be taken into account to correctly model SCD? The findings of this study suggest that hydrological and atmospheric models need to incorporate realistic distributions of SWE, melt energy and cold content; therefore, they must account for realistic correlations (i.e. not too large or too small) between SWE and melt in order to accurately model SCD.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».