Comparing the performance of convection-permitting WRF output with reanalysis datasets for glacier energy balance and hydrological modelling in the Central Himalaya
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Notice bibliographique
Résumé
Global warming impacts water resources through rapid glacier retreats in the high-altitude and high-latitude regions, posing an immediate threat to ecosystems and human societies. So, exploring the warming-driven hydro-climatic changes is critical, particularly in the mountainous areas with extreme and complex topography, where geophysical processes function at a very find spatial and temporal scale. The under-representation of such scale-dependent processes in the existing literature has limited our ability to quantify glacier melt rate and changes in stream discharge accurately. In this study, we take Himalaya’s glaciated catchments (the Langtang catchment) as an example study area and employ a cloud-resolving atmospheric model (Weather Research and Forecasting (WRF) model) coupled with a fully distributed hydro-glacial model (WRF-Hydro/Glacier) to investigate how atmospheric processes – that are unique to extreme topographic settings – influence glacial melt in these regions. To establish the robustness of our approach, we also force the WRF-Hydro/Glacier model with the advanced global climate reanalysis datasets, which are widely referenced in the literature. We then evaluate the WRF-Hydro/Glacier output against surface observations, highlighting the superiority of the cloud-resolving WRF output in providing initial conditions to the hydro-glacial model. The representation of cloud processes in the high-resolution atmospheric model, a critical atmospheric mechanism that occurs at fine spatial and temporal scales, is significant in mountainous topography and is crucial in glacier energy balance and streamflow simulation. Therefore, this approach is essential for accurately assessing the impacts of climate change on high-altitude glaciated catchments worldwide.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle