Representing black carbon snow darkening in the JULES land surface model
Notice bibliographique
Résumé
Snow darkening contaminants, such as black carbon (BC), can significantly shorten the duration of seasonal snow cover. This can have wide ranging impacts on downstream water availability, and hence on regional hydrology and meteorology. Despite the potential impacts, this effect is often disregarded in short and seasonal term weather forecasting. This thesis aims to improve the representation of snow albedo and melt within the Joint UK Land Environment Simulator, (‘JULES’), a commonly used component of weather and climate simulations across all timescales, by introducing a means of calculating BC concentration in snow. Site based tests show that the modified JULES is capable of replicating the observed concentration of BC in snow assuming that accurate BC deposition rates are prescribed and appropriate values are selected for the top snow layer thickness and the BC scavenging efficiency. At the test site in Japan, including BC reduced the snow duration by 15 days, bringing the date of final snow clearance much closer to observations. Though the results in Japan show substantial benefit from introducing BC to the modelled snow, globally the results are more mixed. Using a satellite albedo product to verify model performance across the Northern Hemisphere, it is found that in vegetated areas JULES already underpredicts snow albedo. Consequently, adding BC does not improve albedo prediction in these areas. Areas without much vegetation however, such as the Canadian Shield region, show considerable improvement when BC is introduced to JULES. The addition of BC to snow in JULES is shown to impact the surface energy balance and water cycles leading to a shift in evaporation and surface runoff to earlier in the year. This is especially true in the High Mountain Asia region and has the potential to affect predictions of drought, flooding and monsoon behaviour, highlighting the importance of accurate snow albedo prediction. This thesis is © British Crown Copyright, 2025, Met Office.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».