Operational snow condition estimates in the extratropical Andes Cordillera through physically based, snowdrift permitting numerical modeling
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--><b></b> Snow processes are essential for hydrology in central Chile, as snowmelt is the most influential contribution to streamflow during the dry season. Thus, having a reliable representation of the snowpack condition in the cordillera is fundamental for stational streamflow forecasting for agriculture and hydropower generation, water management, and is useful for population in general. Previous studies have reconstructed the snowpack in central Chile in the historical period, but an updated and operational product is not available. In this study, we build an operational product of the snowpack over the Andes cordillera (27-37°S), implementing the Canadian Hydrological Model (CHM), a multi-scale, spatially distributed, modular and modeling framework, which uses conceptual and physically-based process representations. CHM is computationally efficient thanks to high performance computing protocols and to a spatial discretization through unstructured triangular meshes. This study considers multi-scale snow processes, such as blowing-snow, avalanches and canopy effects, in a large-scale application in the Andes cordillera informed by observational and remote sensing data and evaluated against intensive fieldwork campaigns. The initial implementation presented here highlights the opportunities and knowledge gaps that must be bridged in this data-scarce mountain region of the world, and is intended as a platform upon which to organize future collaborative research efforts.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».