Simulation of the specific surface area of snow using a one-dimensional physical snowpack model: implementation and evaluation for subarctic snow in Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The specific surface area (SSA) of the snow constitutes a powerful parameter to quantify the exchange of matter and energy between the snow and the atmosphere. However, currently no snow physics model can simulate the SSA. Therefore, two different types of empirical parameterizations of the specific surface area (SSA) of snow are implemented into the existing one-dimensional snow physics model CROCUS. The parameterizations are either based on diagnostic equations relating the SSA to parameters like snow type and density or on prognostic equations that describe the change of SSA depending on snow age, snowpack temperature, and the temperature gradient within the snowpack. Simulations with the upgraded CROCUS model were performed for a subarctic snowpack, for which an extensive data set including SSA measurements is available at Fairbanks, Alaska for the winter season 2003/2004. While a reasonable agreement between simulated and observed SSA values is obtained using both parameterizations, the model tends to overestimate the SSA. This overestimation is more pronounced using the diagnostic equations compared to the results of the prognostic equations. Parts of the SSA deviations using both parameterizations can be attributed to differences between simulated and observed snow heights, densities, and temperatures. Therefore, further sensitivity studies regarding the thermal budget of the snowpack were performed. They revealed that reducing the heat conductivity of the snow or increasing the turbulent fluxes at the snow surfaces leads to a slight improvement of the simulated thermal budget of the snowpack compared to the observations. However, their impact on further simulated parameters like snow height and SSA remains small. Including additional physical processes in the snow model may have the potential to advance the simulations of the thermal budget of the snowpack and, thus, the SSA simulations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».