Version 3.0 of the Crocus snowpack model
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a comprehensive description of the 3.0.2 stable release of the Crocus snowpack model in the SURFEX modelling platform. It synthesizes and harmonizes a number of equations disseminated in various previous publications, introduces a number of unpublished parameterizations and includes new developments implemented since 2012. Among the novelties, an explicit representation of the evolution of impurity mass in snow (e.g. black carbon, mineral dust) allows representing their impact on solar radiation absorption in the snowpack at different wavelengths and their feedback on all snowpack properties. The model also allows the formation of surface ice layers due to freezing rain. In addition, Crocus is coupled to the MEB “big-leaf” vegetation scheme and can therefore be applied in forested areas. A module for snow management can also be optionally activated to simulate the snowpack on ski slopes in ski resorts. The model can be coupled with various blowing snow schemes. The MEPRA expert system which analyses the mechanical stability of the simulated snowpack has been implemented directly within SURFEX. For each physical process represented by empirical parameterizations, several new parameterizations from the literature were implemented. The different combinations of these parameterizations constitute the ESCROC multiphysics ensemble model. It allows the quantification of simulations uncertainty for various applications. Finally, a technical solution was proposed for externalized applications allowing the use of the scheme in other Land Surface Models. The paper also reviews the available scientific evaluations and applications of the model. It describes its numerical efficiency and the main scientific and technical challenges providing guidance for the future of snow modelling.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».