Blowing snow redistribution
Notice bibliographique
Résumé
Considering the importance of snow hydrology for water supply in the Cana-dian Prairies, and the impact of blowing snow processes on the amount of snow available for spring melt, there is a need to develop models of blowing snow trans-port and sublimation in alpine terrain. A distributed model of blowing snow model (DBSM) was developed by Essery [2] based on MS3DJH/3R terrain wind flow model and the Prairie Blowing Snow Model (PBSM,[9]). This model applied to rolling topography (Trail Valley in the arctic tundra) showed good results. In our study, an attempt was made to run DBSM over steep mountain topography in Marmot Creek Basin, Canadian Rocky Mountains and to assess its performance. Breaking the assumption of rolling topography, the accuracy of the linear wind flow model is challenged. Using LiDar data for elevation and snow depth and observations from different weather station in the basin, the behaviour of the wind flow model for calculating blowing snow was tested. Although the model must show serious deficiencies in modelling wind on steep slopes, some observed features of redistributed snow covers might be reproduced. As an alternative, a commercial wind flow model (Windsim) using a 3D Reynolds averaged Navier-Stokes equations and the k − ǫ turbulence model was coupled to DBSM. This model showed promising results in the complex moun-tain topography. Nevertheless, the limited number of cells is too coarse to predict complex wind regimes, which are affected by fine scale topographic configurations. Both model do not reproduce the features of wind blowing over ridges. So, eventually, this particular case of blowing snow process is studied through a two dimensional approach with Ansys CFD program. Au vu de l’importance de l’hydrologie de la neige pour les ressources en eau des Prairies canadiennes et de l’impact du vent sur la redistribution de ce bien précieux, il existe un besoin fort de développement de modèles des processus éoliens de transport et de sublimation de la neige. Un modèle distribué simulant ce phénomène a été développé par Essery [2]. Ce modèle basé sur le “Prairie
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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».