Environmental Controls on Snow Cover Thickness and Water Equivalent in Two Sub-Arctic Mountain Catchments
Notice bibliographique
Résumé
The spatial variability of snow cover characteristics (depth, density, and snow water equivalent [SWE]) has paramount importance for the management of water resources in mountain environments. Passive microwave (PM) inference of SWE from space-borne instrumentation is increasingly used but the reliability of this technique remains limited in mountainous areas. Complex topography and the transition between forest and alpine tundra vegetation zones create large spatial heterogeneities in the snowpack in such environments. A better understanding of the factors that control these heterogeneities is therefore needed to improve and extend the use of PM-derived SWE estimation to mountain settings. In this study, two seasonally snow-covered sub-Arctic mountain catchments at comparable latitudes, one in Hemavan, northern Sweden and the other in Wolf Creek, Yukon, Canada, were investigated to evaluate the relative influence of climate vs. landscape factors on the variability of snow cover characteristics. Field measurements of snowpack stratigraphy and SWE were performed at the approximate time of late winter snow depth maximum using various in situ methodologies. Regression analysis was then employed to identify possible relationships between snow depth, density and SWE, and landscape properties (altitude, slope angle and aspect) at both sites, both within and between different vegetation zones. Snow depth, density and SWE were found to be greatest in the alpine tundra zone of both catchments, and were largest in Hemavan, probably on account of the relatively warmer and wetter winter climate of northern Sweden compared to that of the Yukon. Elevation was the only quantifiable landscape property found to show a positive and significant relationship with SWE in both catchments. Notable differences in the spatial variability of snowpack properties were also found between the two study sites. The local variability of snow depth was greatest in the forest-alpine transition zone at Hemavan, but greatest in the alpine zone at Wolf Creek. Differences in the vegetation cover type between the two catchments (coniferous vs. deciduous in the forest zone) is suspected to exert an important influence on spatial patterns of snow depth, density and SWE, likely because of differences in the efficiency of snow interception. Further investigations of how different vegetation characteristics (e.g. leaf area index) influence snowpack properties over the course of the winter are recommended in order to improve and extend the use of PM-based SWE retrievals in high-latitude mountain environments.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».