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Enregistrement W3174837156 · doi:10.3389/feart.2021.685140

Improved Simulation of Arctic Circumpolar Land Area Snow Properties and Soil Temperatures

2021· article· en· W3174837156 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Earth Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensCenter for Northern StudiesUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaAgence Nationale de la RechercheUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Mots-clésSnowpackSnowEnvironmental scienceArcticClimatologySnowmeltAtmospheric sciencesGeologyMeteorologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of high latitude climate warming on Arctic snow cover and its insulating properties has key implications for the surface and soil energy balance. Few studies have investigated specific trends in Arctic snowpack properties because there is a lack of long-term in situ observations and current detailed snow models fail to represent the main traits of Arctic snowpacks. This results in high uncertainty in modeling snow feedbacks on ground thermal regime due to induced changes in snow insulation. To better simulate Arctic snow structure and snow thermal properties, we implemented new parameterizations of several snow physical processes—including the effect of Arctic low vegetation and wind on snowpack—in the Crocus detailed snowpack model. Significant improvements compared to standard Crocus snow simulations and ERA-Interim (ERAi) reanalysis snow outputs were observed for a large set of in-situ snow data over Siberia and North America. Arctic Crocus simulations produced improved Arctic snow density profiles over the initial Crocus version, leading to a soil surface temperature bias of −0.5 K with RMSE of 2.5 K. We performed Crocus simulations over the past 39 years (1979–2018) for circumpolar taiga (open forest) and pan-Arctic areas at a resolution of 0.5°, driven by ERAi meteorological data. Snowpack properties over that period feature significant increase in spring snow bulk density (mainly in May and June), a downward trend in snow cover duration and an upward trend in wet snow (mainly in spring and fall). The pan-Arctic maximum snow water equivalent shows a decrease of −0.33 cm dec −1 . With the ERAi air temperature trend of +0.84 K dec −1 featuring Arctic winter warming, these snow property changes have led to an upward trend in soil surface temperature (Tss) at a rate of +0.41 K dec −1 in winter. We show that the implemented snowpack property changes increased the Tss trend by 36% compared to the standard simulation. Winter induced changes in Tss led to a significant increase of 16% (+4 cm dec −1 ) in the estimated active layer thickness (ALT) over the past 39 years. An increase in ALT could have a significant impact on permafrost evolution, Arctic erosion and hydrology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle