Snow accumulation patterns from 2023 Airborne Laser Scanning data in Trail Valley Creek, Western Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Trail Valley Creek, located in the Northwest Territories (NWT), approximately 45km north of Inuvik, Canada, marks the northern boundary of the tundra-taiga transition zone. This region, underlain by continuous permafrost, is experiencing rapid warming and vegetation changes, including shrub expansion. These shifts may lead to increased snow depths, which could in turn affect subsurface temperatures and potentially impact permafrost stability. Topography and vegetation are key drivers of spatial variation in snow depth, with wind redistribution leading to snow accumulation in topographic lows, leeward slopes, and densely vegetated areas. However, landscape complexity also affects snow measurement accuracy, adding variability to depth estimates. Understanding these relationships is essential but often limited by the scarcity of high-resolution, large-scale data that can capture landscape heterogeneity. In this study, I investigated snow depth patterns across different topographic features (landforms, slopes, and aspects) and vegetation types (height ranges and cover classes) within an area of 127 km². To achieve this, I used LiDAR (Light Detection and Ranging) data collected over the snow-covered surface (April 2, 2023) and the snow-free terrain (July 10, 2023) of Trail Valley Creek to create a 1-meter resolution snow depth map. I then compared the LiDAR data with two reference sources: 9569 coordinate reference points along the Inuvik-Tuktoyaktuk Highway (ITH), which intersects the area and is maintained at minimal snow depth throughout winter, and snow depth measurements from 4615 field survey points. Field surveys recorded deeper snow depths than LiDAR estimates, with an overall bias of 0.18 m. The discrepancy between LiDAR and field measurements varied significantly, with the largest biases over trees (0.30 m) and on steep east-facing slopes (0.37 m). However, LiDAR measurements closely aligned with the ITH reference points, showing a median depth deviation of just 0.017 m. The analysis showed that, with regard to topography, snow depth was highest over footslopes and valleys, with median depths of 0.38m and 0.44 m, respectively, and lowest on ridges (0.20 m). Snow depth also increased with slope steepness and was consistently greater on east-facing slopes, in response to predominant winds from the west and northwest. In terms of vegetation, snow depth increased with vegetation height, with medians ranging from 0.29m over vegetation shorter than 0.50m to 0.54m in areas where vegetation height exceeded 1.5 m. These findings align with results by vegetation class, where single and riparian shrubs exhibited the highest accumulations, with snow depth medians reaching 0.49 m.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».