Comparison of snowpack structure in gaps and under the canopy in a humid boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The boreal forest covers a significant portion of the Northern Hemisphere and is snow‐covered for over half of the year. Understanding the interactions between the forest canopy and snow is essential in hydrological, meteorological, and climate modelling. However, this is challenging because the density of a forest can range from closed canopies to open gaps. In winter 2018–2019, we assessed differences in snowpack microstructure in small forest gaps and under the canopy of a humid boreal site in eastern Canada. Our experimental approach consisted of quasi‐continuous weekly observations of stratigraphy and measurements of density profiles and temperature in a series of snow pits in both environments. High‐resolution specific surface area (SSA) profiles were measured twice, allowing for an estimation of snow permeability and hydraulic conductivity. The shallower snowpack under the canopy displayed a stronger vertical temperature gradient and less compaction than in forest gaps. This resulted in the dominance of faceted snow crystals with a small SSA. In contrast, we observed that small, rounded grains with a larger SSA than that of faceted crystals prevailed in the gaps. Due to denser snow and higher SSA, snow permeability inside gaps was found to be lower than under the canopy. Implicitly, the estimated hydraulic conductivity was also lower in gaps. Following rain‐on‐snow events, snow under the canopy displayed layers of melt‐freeze polycrystals, while in the gaps, well‐defined ice layers were formed. The combination of low snow permeability and ice layers is likely to affect liquid water transport in the gap snowpack as compared to the canopy. Although observed at relatively small scales in our study, if these differences are confirmed at a catchment scale, they are likely to impact the hydrology of forested areas during snowmelt.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».