Warm-air entrainment and advection during alpine blowing snow events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Blowing snow transport has considerable impact on the hydrological cycle in alpine regions both through the redistribution of the seasonal snowpack and through sublimation back into the atmosphere. Alpine energy and mass balances are typically modeled with time-averaged approximations of sensible and latent heat fluxes. This oversimplifies nonstationary turbulent mixing in complex terrain and may overlook important exchange processes for hydrometeorological prediction. To determine if specific turbulent motions are responsible for warm- and dry-air advection during blowing snow events, quadrant analysis and variable interval time averaging was used to investigate turbulent time series from the Fortress Mountain Snow Laboratory alpine study site in the Canadian Rockies, Alberta, Canada, during the winter of 2015–2016. By analyzing wind velocity and sonic temperature time series with concurrent blowing snow, such turbulent motions were found to supply substantial sensible heat to near-surface wind flows. These motions were responsible for temperature fluctuations of up to 1 ∘C, a considerable change for energy balance estimation. A simple scaling relationship was derived that related the frequency of dominant downdraft and updraft events to their duration and local variance. This allows for the first parameterization of entrained or advected energy for time-averaged representations of blowing snow sublimation and suggests that advection can strongly reduce thermodynamic feedbacks between blowing snow sublimation and the near-surface atmosphere. The downdraft and updraft scaling relationship described herein provides a significant step towards a more physically based blowing snow sublimation model with more realistic mixing of atmospheric heat. Additionally, calculations of return frequencies and event durations provide a field-measurement context for recent findings of nonstationarity impacts on sublimation rates.
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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) | 0,001 | 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 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 ».