Measurement of specific surface area of fresh solid precipitation particles in heavy snowfall regions of Japan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In countries such as Japan, particular solid precipitation particles (PP) like unrimed PP and graupel sometimes form a weak layer in snow that subsequently triggers slab avalanches. It is therefore essential for avalanche prevention authorities to design a predictive model for slab avalanches triggered by weak PP layers. The specific surface area (SSA) is a parameter that could characterize the physical properties of PP. The SSAs of solid PP were measured for four winters (from 2013/2014–2016/2017) in Nagaoka, one of the heaviest snowfall-experiencing cities in Japan. More than 100 SSAs of PP were measured during the study period using the gas absorption method. The measured SSA values range from 42 to 153 m2 kg−1. PP under the melting condition show smaller values than that without melting. Unrimed and slightly rimed PP exhibited low SSA, whereas heavily rimed PP and graupel exhibited high SSA. The degree of riming depends on the synoptic meteorological conditions. Based on the potential of weak PP layer formation with respect to the degree of riming of PP, the results indicate that SSA is a useful parameter for describing the characteristics of PP to predict avalanches triggered by weak PP layers. The study found that the values of SSA strongly depend on wind speed (WS) and wet-bulb temperature (Tw) on the ground. SSA increases with increase in WS, and decreases with increase in Tw. Using WS and Tw, an equation to empirically estimate the SSA of fresh PP in Nagaoka was established. The equation successfully reproduced the fluctuation of SSA. The SSA equation, with the meteorological data, is an efficient first step toward describing the development of weak PP layers in the snow cover models.
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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 | 0,001 |
| 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 ».