Snow Mapping Coastal British Columbia - 2021 - Airborne Coastal Observatory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal snow, like glaciers, provides thermal buffering to aquatic ecosystems in alpine and montane environments. The thermal properties of snow also provide a natural phase delay to rivers, supplementing flows during times when precipitation is at a minimum. The economic value of seasonal snow cover is difficult to quantify, but losses under a warming climate could exceed $500B (6). Seasonal snowmelt dominates the hydrology of large river basins in British Columbia (7, 8), yet direct observations of snow depth and snow water equivalent (SWE) in mountain basins are limited; these observations arise from sparse snow observation networks that tend to be centered around infrastructure and people. We thus have little knowledge of the spatial distribution of SWE (eg., SWE as a function of aspect and elevation). Seasonal snow also contributes to the glacier mass balance, so understanding its seasonal fluctuations will be important when assessing where and how quickly glaciers are shrinking. The lack of knowledge about SWE across large areas of the coast, severely limits our ability to calculate the contribution of seasonal snow (and ice) to the annual water budget of rivers, and thus makes it difficult to quantify how climate change will impact future water supply. These limited observations also contribute to a high degree of uncertainty in hydrological models used to predict the hydrological behavior of watersheds both in the past, present and future. In recent years, large scale surveys using airborne laser altimetry (LiDAR) has been applied successfully to watersheds in California (9), and this approach is only starting to be applied in British Columbia, due in large part to the fruitful collaboration between UNBC, Hakai and VIU. Hakai’s Airborne Coastal Observatory was developed to map and monitor icefields to oceans by using a combination of airborne Lidar (Light Detection and Ranging), high-resolution imagery, and hyperspectral imagery. Combined, the ACO sensors provide data to quantify changes in seasonal snow cover and glacier mass loss. The ACO is an aerial remote sensing platform used by the Hakai Institute to survey landscapes in detail. A Piper Navajo aircraft carries an array of integrated airborne mapping sensors installed to collect data in concert. The aircraft is operated and maintained by Kisik Aerial Surveys (Delta, BC).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,015 |
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 découle