Multi-scale analysis of the spatial variability of the snow water equivalent (SWE) over Eastern Canada.
Notice bibliographique
Résumé
Snow cover is a key factor in the climate system and the hydrologic cycle in Eastern Canada (Quebec and \nLabrador). Snow survey network still the main source of data on snow in this vast territory. However, data from \nstations are only representative of local phenomena. In addition, the density and spatial distribution of the network \nare not optimal. Therefore, in its current configuration, the network offers a fragmentary view of the phenomenon \nand does not adequately represent its spatial variability at the regional scale. Indeed, the characteristics of the \nspatial variability of snow cover (spatial scales, spatial structures and spatial discontinuities) are often non-linear \nand complex to model. This is an important source of error in spatialisation of physical parameters of snow cover \n(density, thickness and snow water equivalent). It is therefore fundamental to a better estimation, integrating the \ncharacteristics of the spatial variability in spatial modelling of snow physical parameters. Moreover, due to the \nfragmentary knowledge of the phenomenon, it is recommended to adopt a functional approach that integrates the \nunderlying processes that control its spatial variability. Indeed, the spatial variability of snow cover is under the \ninfluence of environmental factors (local and regional). The latter, commonly available in all parts of the territory, \nare responsible for the underlying processes that generate spatial structures. They are thus responsible for the existence \nof homogeneous spatial units forming a strong contrast with the spatial structures surrounding areas. The \nmain objective of this study is to analyze the multi-scale spatial variability of SWE. First, the spatial variability of \nSWE compared to regional environmental factors (latitude, longitude, altitude and distance to the ocean) and local \n(slope, curvature slopes, solar radiation, orientation, etc.) was analyzed. Local indices to characterize different spatial \nstructures were also calculated. Subsequently, the geographical areas with homogeneous spatial structures were \ndelineated using a segmentation approach multi-spatial resolutions, integrating the weight of explanatory factors. \nThe weight factors were determined by multivariate statistical analysis. The results of segmentation were validated \nusing nonparametric statistical test (Kruskal-Wallis) applied to the data of the EEN of each pair of adjacent geographic \nareas. At the regional level, spatial segmentation has identified six geographic zones distinguished by the \ndisposition of large relief. At the local level, spatial segmentation has highlighted the role of physiographic factors \nin the spatial variability of snow cover (slope, curvature and occupation of land).
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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 | 0,001 | 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 ».