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Enregistrement W4235995785 · doi:10.5194/tc-2019-56

Optimization of over-summer snow storage at mid-latitude and low elevation

2019· preprint· en· W4235995785 sur OpenAlexaboutno aff
Hannah Weiss, Paul R. Bierman, Yves Dubief, Scott D. Hamshaw

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowSnowmeltEnvironmental scienceElevation (ballistics)Snow fieldLatitudeFirnAtmospheric sciencesClimate changeWind speedSnowpackWater equivalentClimatologyHydrology (agriculture)Snow coverMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Climate change, including warmer winter temperatures, a shortened snowfall season, and more rain-on-snow events, threatens nordic skiing as a sport. In response, over-summer snow storage, attempted primarily using wood chip insulation, has been successfully employed as a climate change adaptation strategy by high elevation and/or high latitude ski centers in Europe and Canada. Such storage has never been attempted at low-elevation, mid-latitude sites nor have studies quantified snowmelt rate through the summer or correlated snow melt rate with environmental characteristics including ground and air temperature, humidity, wind, and solar radiation. Such data, along with tests of different insulation strategies, are needed to optimize snow storage strategies. Here, we assess the melt rates of two snow piles (each ~ 200 m3) emplaced during spring 2018 in Craftsbury, Vermont (45° N and 360 m asl). We monitored volume change over the melt season using terrestrial laser scanning. We continually logged air-to-snow temperature gradients under different insulating layers including rigid foam, open cell foam, and wood chips both with and without an underlying insulating blanket and an overlying reflective cover. We also measured ground temperatures to a meter depth both under and adjacent to the snow piles and used a snow tube to measure snow density. Snow volume of the two piles changed similarly over the summer, with minimum rates of change (−0.29 m3 day-1 and −0.88 m3 day-1) in September and maximum volumetric loss rates in July of −1.98 m3 day-1 and −2.81 m3 day-1. Snow density changed little over time indicating that most volume reduction was the result of melting. Wet wood chips underlain by an insulating blanket and covered with a reflective cover was the most effective combination for minimizing melt, likely because the surface reflected incoming shortwave radiation while the wet wood chips provided significant thermal mass, allowing much of the energy absorbed during the day to be lost as blackbody radiation at night. Together, the data we collected demonstrate the feasibility of over-summer snow storage even at mid latitudes and low altitudes and suggest efficient insulation strategies.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,205 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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