Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com) DOI: 10.1002/hyp.6793 Determining snow water equivalent by acoustic sounding
Notice bibliographique
Résumé
The possibility of determining snow water equivalent (SWE) by the use of an acoustic impulse was assessed at two field locations in Saskatchewan and British Columbia, Canada. These sites represent cold windswept prairie and temperate deep mountain snowcovers. A continuous frequency-swept acoustic wave was sent into the snowpack and received. Signal processing was then subsequently used to estimate the depth and density of each snow layer by a recursive relationship involving frequency-modulated continuous-wave (FMCW) radar and seismological techniques. From this method, it is also shown that the tortuosity of snow can be estimated. Data collected by gravimetric sampling was used as comparison to the SWE values determined by the use of acoustic sounding. The results showed that for the Saskatchewan sites, the correlation between the measured and the modeled values of SWE was 0Ð86, whereas at the British Columbia sites, the correlation was 0Ð78. The difference in the correlations was interpreted as being due to additional acoustic measurement error at the British Columbia sites caused by higher liquid water contents and more layers in the snowpack. The measured and the modeled SWE for Saskatchewan snowpacks with high liquid water contents were found to be weakly associated with correlations of 0Ð30. The acoustically-determined values of tortuosity were close to unity ( ˛ 1), which is in agreement with the values characteristic of snow as a porous substance. Further research is necessary to determine whether this technique can be applied to snow in
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,686 | 0,672 |
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 ».