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World File Search System积雪
探索在树和积雪层尺度上森林降雪的潜力
摘要。北方和亚高山森林每年多个月的季节性降雪；但是，由于温度和森林干扰，这些环境中的降雪状况正在迅速变化。准确预测森林雪动力学，与生态水文，生物地球化学，冰冻圈和气候科学有关，需要基于过程的模型。虽然已经提出了跟踪单个雪层微观结构的雪态研究，但到目前为止，只有在几个雪透水模型中才存在解决树冠代表的树规范过程。迄今为止，缺乏在仪表尺度上实现图层和微观结构的森林降雪模拟的框架。为了填补这一研究差距，这项研究介绍了森林雪建模框架FSMCRO，该框架结合了两种脱落的，最先进的模型组件：来自柔性雪模型（FSM2）的冠层代表和crocus snowpack代表crocus snepack sysemble model sys-sys-tem（coccroc）。我们将FSMCRO应用于北方和亚高山位点的不连续森林，以展示树规范的雪过程如何影响层尺度的雪堆特性。在对比位置的模拟显示整个冬季地层上有明显的不同。这些原因是由于镜片不足与间隙位置的不同流行过程以及由于空间可变的雪堆能量平衡而导致的雪变质性变异性。eN-Semble模拟使我们能够评估模拟地层学的鲁棒性和不确定性。在空间上明确的模拟揭示了
使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测
摘要。我们研究了具有二元子估值的代理商中相当分配一组不可分割的商品的问题 - 每种商品都提供了A或B（A 这是两个经过良好研究的估值类别的自然概括 - 二元添加剂估值和二元子估值。 我们提出了一个基于最近引入的洋基交换机制的简单顺序算法框架，该框架可以改编以计算各种解决方案概念，包括Max Nash福利（MNW），Leximin和P -Mean Meant -Mean felfare在Di -vides b时最大化分配。 当a不划分b时，MNW和Leximin分配的构成性疾病的现有结果补充了此结果。 我们表明MNW和Leximin分配保证每个代理至少2这是两个经过良好研究的估值类别的自然概括 - 二元添加剂估值和二元子估值。我们提出了一个基于最近引入的洋基交换机制的简单顺序算法框架，该框架可以改编以计算各种解决方案概念，包括Max Nash福利（MNW），Leximin和P -Mean Meant -Mean felfare在Di -vides b时最大化分配。当a不划分b时，MNW和Leximin分配的构成性疾病的现有结果补充了此结果。我们表明MNW和Leximin分配保证每个代理至少2
在南大西洋的涡流边缘的某些海洋积雪类型的强烈和局部出口
摘要。生物碳泵（BCP）包括将有机碳从表面转移到深海的各种过程。这导致了长期的碳固执。没有BCP，AT-MospherCO 2浓度将高约200 ppm。 这项研究表明，中尺度和子尺度的海洋动力学可能会对颗粒有机物（POM）垂直分布产生重大影响。 我们的结果表明，诸如中尺度涡流之间的强烈尺度额叶区域可能导致从混合层深度（MLD）（MLD）向中质区域的重要积累和POM转运。 要得出这些结论，采用了多方面的方法。 它进行了原位测量和来自配备有水下视觉效果器（UVP6），卫星高度学数据和Lagrangian diag-Nostics的BGC-Argo河口的海洋积雪图像。 我们将研究重点放在非洲西南开普盆地17个月长的射流任务中观察到的三个强烈的雪分布特征。 这些特征位于中尺度涡流之间的额叶区域。 我们的研究表明，由额叶生成驱动的机制诱导的颗粒损伤泵具有通过增加将碳注入到水柱中的深度来增强生物泵的有效性。 这项工作还强调了建立针对涡流之间接口区域的重复采样活动的重要性。 这可以改善我们的没有BCP，AT-MospherCO 2浓度将高约200 ppm。这项研究表明，中尺度和子尺度的海洋动力学可能会对颗粒有机物（POM）垂直分布产生重大影响。我们的结果表明，诸如中尺度涡流之间的强烈尺度额叶区域可能导致从混合层深度（MLD）（MLD）向中质区域的重要积累和POM转运。要得出这些结论，采用了多方面的方法。它进行了原位测量和来自配备有水下视觉效果器（UVP6），卫星高度学数据和Lagrangian diag-Nostics的BGC-Argo河口的海洋积雪图像。我们将研究重点放在非洲西南开普盆地17个月长的射流任务中观察到的三个强烈的雪分布特征。这些特征位于中尺度涡流之间的额叶区域。我们的研究表明，由额叶生成驱动的机制诱导的颗粒损伤泵具有通过增加将碳注入到水柱中的深度来增强生物泵的有效性。这项工作还强调了建立针对涡流之间接口区域的重复采样活动的重要性。这可以改善我们的
喜马拉雅山两个高海拔地区季节性积雪的能量和质量平衡动态
雪动力学在喜马拉雅山脉高山流域的水文中起着至关重要的作用。然而，基于现场观测来阐明该地区高海拔积雪的能量和质量平衡的研究却很少。在本研究中，我们使用尼泊尔喜马拉雅山脉两个高海拔地点的气象和雪观测来量化季节性积雪的质量和能量平衡。使用数据驱动的实验装置，我们旨在了解融雪的主要气象驱动因素，说明考虑积雪冷含量动态的重要性，并深入了解融雪水重新冻结在积雪能量和质量平衡中的作用。我们的研究结果显示，融化和重新冻结对反照率的敏感性、融水重新冻结的重要性以及用于克服积雪冷含量的正净能量之间存在复杂的关系。两个地点的净能量主要由净短波辐射驱动，因此对雪反照率测量极为敏感。我们得出结论，根据观察到的积雪温度，21% 的净正能量用于克服夜间积累的冷量。我们还表明，在这两个地点，至少有 32-34% 的融雪水会再次冻结。即使考虑到冷量和冻结，仍然有超过融化积雪所需的过剩能量。我们假设，这种过剩能量可能是由于短波辐射测量的不确定性、由于基底冰层而低估的冻结、由于新雪和地面热通量而导致的冷量增加所致。我们的研究表明，为了准确模拟喜马拉雅流域季节性积雪的质量平衡，简单的温度指数模型是不够的，需要考虑冻结和冷量。
传感器 - ScienceOpen
摘要：本研究提出了一种新方法，利用无人机 (UAV) 成像联合评估积雪深度和冬季叶面积指数 (LAI)，后者是植被的结构特性，影响积雪和融雪。在冬季，评估了在捷克共和国舒马瓦国家公园 (Šumava NP) 内部分健康或受昆虫影响的挪威云杉林和草地覆盖区拍摄的一组多时间高分辨率数字表面模型 (DSM)（无雪和积雪条件），以评估积雪深度。无人机得出的 DSM 的分辨率为 0.73–1.98 cm/pix。通过减去 DSM，确定了积雪深度，并与在地面控制点 (GCP) 位置进行的手动雪深测量进行比较，均方根误差 (RMSE) 在 0.08 m 到 0.15 m 之间。将基于无人机的积雪深度与更密集的手动积雪深度测量网络进行比较分析，得出的 RMSE 在 0.16 m 到 0.32 m 之间。LAI 评估对于正确解释森林地区的积雪深度分布至关重要，它基于在森林状况下拍摄的俯视无人机图像。为了从俯视无人机图像中识别冠层特征，使用雪背景代替天空部分。参考了两种有效的冬季 LAI 检索常规方法，即 LAI-2200 植物冠层分析仪和数字半球摄影 (DHP)。与实地调查相比，冠层密度和地面特性对基于无人机成像的 DSM 评估准确性的影响显而易见。基于无人机的 LAI 值提供的估计值与 LAI-2200 植物冠层分析仪和 DHP 得出的值相当。与常规调查的比较表明，使用无人机摄影测量方法高估了春季积雪深度，低估了春季 LAI。由于积雪深度和 LAI 参数对于积雪研究至关重要，因此这种组合方法在未来将具有重要价值，可以简化雪深和雪动力学的 LAI 评估。
2024-2025 年丹佛寒冷天气庇护计划
• 美国国家气象局发布的寒冷天气预报、极寒天气预警或极寒警告 • 预测夜间最低气温为 25 度或以下 • 预测丹佛将有 2 英寸或以上的降雪（现有的积雪也将被考虑在内，并且激活将取决于积雪量以及城市清除道路、人行道和公交车站积雪的能力）
中央和东北威斯康星州 - 有效期2024年2月12日
●令人惊讶的是，截至2月11日，该地区的大部分地区几乎没有积雪。由于缺乏积雪并且低于正常降水量，在这个春季沿着河流浮游的风险很低，除非我们得到急需的雨水和雪。密歇根湖比去年下降了约6英寸。
观察和模拟新的抢断密度 -
由于降雪过程漂移，极时间和时间上的极性环境中的积雪积聚和表面密度是可变的。我们提供了手动测量的新现场数据，重复限制激光扫描以及来自南极洲的莫德土地的雪微小测量法，显示了新的积雪积累的密度。我们将这些数据与已发表的漂流降雪观测值结合起来，以评估1-D，详细的，基于物理的雪覆盖模型的雪计划，以表示降雪和表面密度的漂移。对于有多年数据的东部南极洲的两个地点，我们发现了模拟的降雪r 2 = 0.42和r 2 = 0.50的测定系数。场观测表明，在低风条件下存在低密度积雪。连续的高风速事件通常会侵蚀这些低密度层，同时产生具有几米典型的长度尺度的空间可变侵蚀/沉积模式。我们发现，能够在低风速条件下积累低密度积雪的模型设置，以及随后在降雪事件中较高密度下的降雪侵蚀和重新沉积，大多数人能够描述该田间表面密度的观察到的时间变化。
初始雪况对北落基山脉大气河流数值天气模拟的影响
摘要：雪的热和辐射特性对陆地表面能量平衡产生强烈影响，从而对其上方的大气产生影响。山区的陆地表面积雪信息知之甚少。很少有研究检查过中纬度冷季高分辨率、对流允许的数值天气预报模型中初始陆地表面积雪条件的影响。使用天气研究和预报 (WRF) 模型的高分辨率 (1 公里) 配置，测试陆地表面积雪对大气能量输送和随后的地面气象状态的影响程度，包括平静条件和 3 月下旬温暖大气河流的天气特征。一组合成但真实的雪状态被用作模型运行的初始条件，并比较了产生的差异。我们发现，在这两个时期，雪的存在 (不存在) 会使 2 米空气温度降低 (升高) 多达 4 K，并且大气通过从邻近地区平流湿静态能量来响应雪扰动。雪量和积雪面积都是影响 2 米空气温度的重要变量。最后，WRF 实验产生的气象状态用于强制离线水文模型，表明融雪率可以增加/减少 2 倍，具体取决于主天气模型中使用的初始雪况。我们提出，中尺度模型中陆地表面雪特性的更真实表示可能是水文气象可预报性的来源
通过物理积雪模型标签从卫星SAR图像中从卫星SAR图像中湿雪检测
摘要 - 卫星成像对湿积雪的检测目前是无监督的，由于难以在极端环境中收集地面真相，因此缺乏定量评估。在本文中，我们建议考虑与物理模型相关的信息，以使用合成孔径雷达（SAR）图像进行监督学习雪性能的目的。此数据集由Sentinel-1 SAR图像构造，并增强了从数字高程模型（DEM）获得的地形信息。使用Crocus物理雪模型在北阿尔卑斯山的规模上完成此数据的标签。然后，我们对标记数据集的13种组合进行了培训，这些数据集是广泛的机器学习模型，以定量确定湿积雪检测任务的最相关学习者。结果证明了不同算法之间的一致性，在将偏振法组合和地形方向数据纳入模型的输入中时，观察到了很大的改进。通过比较法国大型Rousses的验证区域上获得的湿雪地图与现有的哥白尼产品，分数雪覆盖（FSC）和SAR湿雪（SAR湿雪（SWS）），评估了在此数据集上训练的最佳算法解决方案。我们还比较了在测试区域的一个气象站获得的时间结果。结果显示，使用监督的学习方法，在熔融期间更好地表示湿积雪，以及在冬季被分类为湿的区域的减少。