Impact of the spaciotemporal variability of the snowpack conditions on internal liquid water fluxes
Notice bibliographique
Résumé
In cold regions, the seasonal snowpack plays an important hydrological role. By storing and releasing solid precipitation, the snowpack gives shape to the yearly hygrogram. In addition, by modulating liquid water pathway and residence time, snowpack internal conditions have a strong implication on the partitioning of meltwater among streamflow, groundwater recharge and soil moisture storage. During rain on snow (ROS) events, snowpack conditions influence timing and amount of liquid water inflow to the surface drainage system, with winter floods and ice jams as potential consequences. Recent observations and projections show an increase in ROS frequency in many cold regions of the world. This trend raises concern about a possible increase in winter floods and ice jams events with climate change. In order to better anticipate the hydrological consequences of the increasing ROS phenomenon, a good understanding of the processes and conditions influencing liquid water release from the snowpack is required. The present study articulates around a multimethod approach to characterize liquid water storage and movement in a snowpack in a non-mountainous environment. By combining drone-based high frequency GPR, NIR photogrammetry, time domain reflectometry, stable isotopes of water and other manual measurements throughout a winter season, we aim monitoring the spatiotemporal evolution of the snowpack liquid water content as well as the water fluxes at the snowpack margins. Preliminary results show that, combining the selected methods allows tracking liquid water storage and movements in the snowpack throughout an entire season.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».