Does Data Availability Constrain Temperature-Index Snow Models? A Case Study in a Humid Boreal Forest
Notice bibliographique
Résumé
Temperature-index (TI) models are commonly used to simulate the volume and occurrence of meltwater in snow-fed catchments. TI models have varying levels of complexity but are all based on air temperature observations. The quality and availability of data that drive these models affect their predictive ability, particularly given that they are frequently applied in remote environments. This study investigates the performance of non-calibrated TI models in simulating the subcanopy snow water equivalent (SWE) of a small watershed located in Eastern Canada, for which some distinctive observations were collected. Among three relatively simple TI algorithms, the model that performed the best was selected based on the average percent bias (Pbias of 24%) and root mean square error (RMSE of 100 mm w.e.), and was designated as the base TI model. Then, a series of supplemental tests were conducted in order to quantify the performance gain that resulted from including the following inputs/processes to the base TI model: subcanopy incoming radiation, canopy interception, snow surface temperature, sublimation, and cold content. As a final test, all the above modifications were performed simultaneously. Our results reveal that, with the exception of snow sublimation (Pbias of 5.4%) and snow surface temperature, the variables mentioned above were unable to improve TI models within our sites. It is therefore worth exploring other feasible alternatives to existing TI models in complex forested environments.
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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 ».