<i>In situ</i> continuous visible and near-infrared spectroscopy of an alpine snowpack
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Snow spectral albedo in the visible/near-infrared range has been continuously measured during a winter season at Col de Porte alpine site (French Alps, 45.30° N, 5.77° E, 1325 m a.s.l.). The evolution of such alpine snowpack is complex due to intensive precipitation, rapid melt events and Saharan dust deposition outbreaks. This study highlights that the resulting intricated variations of spectral albedo can be successfully explained by variations of the following snow surface variables : snow specific surface area (SSA), effective light-absorbing impurities content, presence of liquid water and slope. The methodology developped in this study disantangles the effect of these parameters on snow spectral albedo. The presence of liquid water at the snow surface results in a spectral shift of the albedo from which melt events can be identified with an occurence of false detection rate lower than 3.5 %. Snow SSA mostly impacts spectral albedo in the near-infrared range. Impurity deposition mostly impacts the albedo in the visible range but this impact is very dependent on snow SSA and surface slope. Our work thus demonstrates that the SSA estimation from spectral albedo is affected by large uncertainties for a tilted snow surface and medium to high impurity contents and that the estimation of impurity content is also affected by large uncertainties, especially for low values below 50 ng g−1 black carbon equivalent. The proposed methodology opens routes for retrieval of SSA, impurity content, melt events and surface slope from spectral albedo. However, an exhaustive accuracy assessment of the snow parameters retrieval would require more independent in situ measurements and is beyond the scope of the present study. Such time series of snow spectral albedo nevertheless already provides a new insight into our understanding of the evolution of snow surface properties.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».