NH-SWE: A new Northern Hemisphere Snow Water Equivalent dataset based on in-situ snow depth time series (1950-2022)
Notice bibliographique
Résumé
Ground-based observation datasets of Snow Water Equivalent (SWE) are scarce. In contrast, numerous long-term and good quality ground observations of snow depth are available. Furthermore, an increasing number of models can accurately convert snow depth to SWE. We present a novel dataset of SWE time series over the Northern Hemisphere based on in-situ observations of snow depth. We convert snow depth to SWE using the DeltaSNOW model and we present a method to generalise the conversion model for global use. We calibrate the model over a wide range of climates with the SNOTEL dataset and we regionalise the model parameters based on climate variables. We evaluate this approach on independent datasets such as the Canadian SWE dataset and other European SWE datasets. The key strengths of the modelling approach and the SWE dataset are the excellent performance of peak SWE and timing of snowmelt season onset. The final SWE dataset contains 11,003 stations with daily SWE and snow density time series distributed across the Northern Hemisphere, including mountain regions, at the point scale, and spanning the period 1950-2022. The dataset is available and free to access. It can be used for a variety of applications including validation of remote sensing of snow, hydrological modelling, water resources assessment and climate change impact analyses.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».