q 2004 American Meteorological Society Modeling Forest Cover Influences on Snow Accumulation, Sublimation, and Melt
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive, physically based model of snow accumulation, redistribution, sublimation, and melt for open and forested catchments was assembled, based on algorithms derived from hydrological process research in Russia and Canada. The model was used to evaluate the long-term snow dynamics of a forested and an agricultural catchment in northwestern Russia without calibration from snow observations. The model was run with standard meteorological variables for the two catchments, and its results were tested against regular surface observations of snow accumulation throughout the winter and spring period for 17 seasons. The results showed mean errors in comparison to observations of less than 3 % in estimating snow water equivalent during the winter and melt seasons. Snow surface evaporation and blowing snow were found to be small components of the mass balance, but intercepted snow sublimation removed notable amounts of snow over the winter from the forested catchment. Average snow accumulation was 15 % higher in the open catchment, largely due to a lack of intercepted snow sublimation. Melt rates were 23 % higher in the open than in the forest, but the effect on melt duration was suppressed by the smaller premelt accumulation in the forest. Only a moderate sensitivity of snow accu-mulation to forest leaf area was found, while a substantial variation was observed from season to season with changing weather patterns. This suggests that the ensemble of snow processes is more sensitive to variations in atmospheric processes than in vegetation cover. The success in using algorithms from both Canada and Russia in modeling snow dynamics suggests that there may be a potential for large-scale transferability of the modeling techniques. 1.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».