The utility of computer-processed NOAÂ imagery for snow cover mapping and streamflow simulation in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Computer processed NOAA satel-lite imagery for a large (2210 km^) moun-tainous basin of Alberta was found to be useful for snowmelt modelling using SSARR (Streamflow Synthesis and Reservoir Regula-tion) in 1985 and 1986. The % SCA (snow-covered area) versus % SWE (snow water equi-valent) relationship used in the snowmelt routine of the model is defined by forcing the model to use NOAA SCA estimates. The % SCA versus % SWE curve is markedly diffe-rent in the two years modelled, and results suggest that a family of curves with initial SWE as the third parameter will improve simulation results. SCA statistics were generated for a series of cloud-free dates in each year by a one-dimensional threshold-ing of channel 2 (near IR) data. A technique for correcting the illumination of images with a lower solar angle is presented. L'utilité de l'imagerie NOAA traitée par ordinateur pour la cartographie de la neige et la simulation de l'écoulement en Alberta RESUME Les images digitales de satel-lites de NOAA se sont avéré utiles dans la modélisation la fonte des neiges en 1985 et 1986 d'un grand (2210 kmr) bassin monta-gneux de 1'Alberta au moyen du simulateur SSARR. La courbe du % ECN (l'étendue du couvert neigeux) versus le % EAN (équivalent en eau de la neige) utilisée dans la sous-routine de fonte du simulateur est définie en forçant le modèle SSARR à utiliser les estimés ECN de NOAA. Le fait que les courbes du % ECN versus % EAN générées pour les deux années de données sont différentes suggère que les simulations seront améliorées par
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».