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Enregistrement W4251265740 · doi:10.5194/tc-2019-78

Measurement of specific surface area of fresh solid precipitation particles in heavy snowfall regions of Japan

2019· preprint· en· W4251265740 sur OpenAlexaff
Satoru Yamaguchi, Masaaki Ishizaka, Hiroki Motoyoshi, Sent Nakai, Vincent Vionnet, Teruo Aoki, Katsuya Yamashita, Akihiro Hashimoto, Akihiro Hachikubo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraupelSnowPrecipitationEnvironmental scienceSlabAtmospheric sciencesMaterials scienceMeteorologyPhysicsGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,167 · 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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