Estimating Ground Snow Load Based on Ground Snow Depth and Climatological Elements for Snow Hazard Assessment in Northeastern China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extreme snow loads can collapse roofs. This load is calculated based on the ground snow load (that is, the snow water equivalent on the ground). However, snow water equivalent (SWE) measurements are unavailable for most sites, while the ground snow depth is frequently measured and recorded. A new simple practical algorithm was proposed in this study to evaluate the SWE by utilizing ground snow depth, precipitation data, wind speed, and air temperature. For the evaluation, the precipitation was classified as snowfall or rainfall according to the air temperature, the snowfall or rainfall was then corrected for measurement error that is mainly caused by wind-induced undercatch, and the effect of snow water loss was considered. The developed algorithm was applied and validated using data from 57 meteorological stations located in the northeastern region of China. The annual maximum SWE obtained based on the proposed algorithm was compared with that obtained from the actual SWE measurements. The return period values of the annual maximum ground snow load were estimated and compared to those obtained according to the procedure suggested by the Chinese structural design code. The comparison indicated that the use of the proposed algorithm leads to a good estimated SWE or ground snow load. Its use allowed the estimation of the ground snow load for sites without SWE measurement and facilitated snow hazard mapping.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».