Spatiotemporal distribution of seasonal snow density in the Northern Hemisphere based on in situ observation
Notice bibliographique
Résumé
The snow density is a fundamental variable of the snow physical evolution processes, which can reflect the snowpack condition due to the thermal and gravitational compaction. Snow density is a bridge to transfer snow depth to snow water equivalent (SWE) for the snow water resources research. Therefore, it is important to understand the spatiotemporal distribution of snow density for the appropriate estimation of SWE. In this study, in situ snow densities from more than 6000 stations in the Northern Hemisphere were used to analyze the spatial and temporal variations in snow density. The results displayed that snow density varied spatially and temporally in the Northern Hemisphere, with range of below 0.1 to over 0.4 g/cm 3 . The average snow densities in the mountainous regions of western North America, southeastern Canada, and Europe range from approximately 0.24 to 0.26 g/cm 3 , which is significantly greater than the values of 0.16 to 0.17 g/cm 3 observed in Siberia, central Canada, the Great Plains of the United States, and China. The seasonal growth rates also present large spatial heterogeneity. The rates are over 0.024 g/cm 3 per month in Southeastern Canada, the west mountain of North America and Europe, approximately 0.017 g/cm 3 per month in Siberia, much larger than approximately 0.004 g/cm 3 per month in other regions. Snow cover duration is a critical factor to determine the snow density. This study endorses the small snow density in China based on meteorological station observations, which results from that the meteorological stations are dominantly distributed in plain areas with relative short snow cover duration and shallow snow.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».