Snow is important too: disentangling the role of the cryosphere in the water cycle of a tropical Andean catchment
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--><b></b> The Peruvian Andes contains the largest mass of glaciers in the tropics and previous work identified glacier melt as a key contributor to sustaining dry season water resources. Snow, however, has been neglected to date, and modelling and hydro-chemical analyses have been unable to resolve the snow cover dynamics nor fully distinguish between the separate contributions of snow and glaciers to runoff. To provide these insights we run the fully distributed, hourly glacier-hydrological model TOPKAPI-ETH from 2008-2018 over the upper Rio Santa catchment in the Cordillera Blanca. The model parameters are derived from ground-based data and evaluated against independent snow cover and glacier mass balance estimates from remote sensing, alongside gauged runoff. Glacier melt is important in the dry season and in the Blanca (eastern) side of the catchment, where even the catchments with the smallest glacier-covered area benefit from dry season runoff. However, our results highlight the underappreciated importance of snow for discharge. Snowmelt is a strikingly consistent contributor to runoff temporally and spatially: its proportional contribution is largest at the beginning of the dry season and lowest at the beginning of the wet season. Off-glacier snowfall is significant in the wet season. However, this melts quickly, so that accumulation is limited to high elevations and the dry season snow-cover reduces to on-glacier areas. Snow cover durations are in the order of hours to days, contrasting with the seasonal snowpack typical of mid-latitude climates. Paradoxically ephemeral snow cover provides a reliable source of runoff in the tropical Andes.
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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) | 0,000 | 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 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 ».