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Enregistrement W4239216054 · doi:10.5194/tc-2019-286

The surface energy balance in a cold-arid permafrost environment,Ladakh Himalaya, India

2020· preprint· en· W4239216054 sur OpenAlexaff
John Mohd Wani, Renoj J. Thayyen, C. S. P. Ojha, Stephan Gruber

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesDivision of Human Resource DevelopmentScience and Engineering Research BoardNational Institutes of HealthMinistry of Education, India
Mots-clésPermafrostLatent heatSensible heatEnergy balanceEnvironmental scienceSnowHeat fluxAridCryosphereAtmospheric sciencesFlux (metallurgy)ClimatologyHydrology (agriculture)GeologyHeat transferGeographyGeomorphologyMeteorologyPhysicsSea iceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Cryosphere of the cold-arid trans-Himalayan region is unique with its significant permafrost cover. While the information on the permafrost characteristics and its extent started emerging, the governing energy regimes of this cryosphere region is of particular interest. This paper present the results of Surface Energy Balance (SEB) studies carried out in the upper Ganglass catchment in the Ladakh region of India, which feed directly to the River Indus. The point SEB is estimated using the one-dimensional mode of GEOtop model from 1 September 2015 to 31 August 2017 at 4727 m a.s.l elevation. The model is evaluated using field monitored radiation components, snow depth variations and one-year near-surface ground temperatures and showed good agreement with the respective simulated values. The study site has an air temperature range of −23.7 to 18.1 °C with a mean annual average temperature (MAAT) of −2.5 and ground surface temperature range of −9.8 to 19.1 °C. For the study period, the surface energy balance characteristics of the cold-arid site show that the net radiation was the major component with mean value of 28.9 W m−2 followed by sensible heat flux (13.5 W m−2) and latent heat flux (12.8 W m−2), and the ground heat flux was equal to 0.4 W m−2. The partitioning of energy balance during the study period shows that 47 % of Rn was converted into H, 44 % into LE, 1 % into G and 7 % for melting of seasonal snow. Both the study years experienced distinctly different, low and high snow regime. Key differences due to this snow regime change in surface energy balance characteristics were observed during peak summer (July–August). The latent heat flux was higher (lower) during this period with 39 W m−2 (11 W m−2) during high (low) snow years. The study also shows that the sensible heat flux during the early summer season (May, June) of the high (low) snow was much smaller (higher) −3.4 W m−2 (36.1 W m−2). During the study period, snow cover builds up in the catchment initiated by the last week of December facilitating the ground cooling by almost three months (October to December) of sub-zero temperatures up to −20 °C providing a favourable environment for permafrost. It is observed that the Ladakh region have a very low relative humidity in the range of 43 % as compared to, e.g., ~ 70 % in the Alps facilitating lower incoming longwave radiation and strongly negative net longwave radiation averaging ~ −90 W m−2 compared to −40 W m−2 in the Alps. Hence, the high elevation cold-arid region land surfaces could be overall colder than the locations with more RH such as the Alps. Further, it is apprehended that high incoming shortwave radiation in the region may be facilitating enhanced cooling of wet valley bottom surfaces as a result of stronger evaporation.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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