Measurements and modelling of turbulent fluxes under different flow regimes at a glacier surface
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--> Parameterization of turbulent heat fluxes with bulk aerodynamic methods has been shown to perform relatively poorly in the presence of shallow katabatic winds. Identifying when and how the bulk methods under-perform is essential to reduce uncertainty in surface energy balance modelling of glacier melt. Here, we evaluate the most commonly used bulk method in simulating 30-min sensible heat fluxes over two summer months at the Kaskawulsh glacier in the Yukon, Canada. As our reference data, we use eddy-covariance (EC) measurements from one on-glacier site at three different heights (1 m, 2 m, and 3 m). To adequately process the EC-data, we propose two new methods: a statistical method that ensures the fluxes are derived from time windows with (near-)stationary turbulence, and a filtering method that ensures the fluxes are representative of surface conditions, in particular during shallow katabatic winds. We find that the agreement between EC-derived fluxes and those modelled with the bulk method substantially improves with the implementation of the two data-processing methods. The least data-processing is required for the measurements at 1 m above the surface, the height that also yields the best performance of the bulk method. Contrary to the previous findings, the bulk method does perform well during shallow katabatic flows if the measurements of temperature and wind speed are taken close to the surface (<= 1 m) and well below the wind speed maxima. We conclude that adequate data processing and filtering are critical in obtaining accurate sensible heat fluxes at glacier surfaces.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».