The Impacts of Changing Winter Warm Spells on Snow Ablation Over Western North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An increase in winter air temperature can amplify snowmelt and sublimation in mountain regions with implications to water resources and ecological systems. Winter Warm Spells (WWS) are defined as a winter period (December to February, DJF) of at least 3 consecutive days with daily maximum temperature anomaly above the 90th percentile (using a moving‐average of 15 days between 2001 and 2013). We calculate WWS for every 4‐km grid cell within an atmospheric model over western North America to characterize WWS and analyze snow ablation and their changes in a warmer climate. We find that days with ablation during WWS represent a small fraction of winter days (0.6 days), however, 49% of total winter ablation (33.4 mm/DJF) occurs during WWS. Greater extreme ablation rates (99th percentile) occur 18% more frequently during WWS than during non‐WWS days. Ablation rates during WWS in humid regions are larger (9 mm d −1 ) than in dry regions (7 mm d −1 ) in a warmer climate, which can be explained by differences in the energy balance and the snowpack's cold content. We find that warmer (0.8°C), longer (1.8 days) and more frequent (3.7 more events) WWS increase total winter ablation (on average 109% or 18 mm/DJF) in a warmer climate. Winter melt during WWS in warm and humid places is expected to increase about 3 times more than in the cold and dry region. This study provides a comprehensive description of WWS and their impact on snowpack dynamics, which is relevant to reservoir operations and water security.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».