Snow cover duration trends observed at sites and predicted by multiple models - Archive ouverte HAL
Article Dans Une Revue The Cryosphere Année : 2020

Snow cover duration trends observed at sites and predicted by multiple models

Richard Essery
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1087429
Hyungjun Kim
Libo Wang
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Paul Bartlett
Aaron Boone
Claire Brutel-Vuilmet
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Eleanor Burke
Matthias Cuntz
Emanuel Dutra
Xing Fang
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Yeugeniy Gusev
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Stefan Hagemann
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Vanessa Haverd
Anna Kontu
Gerhard Krinner
Matthieu Lafaysse
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Yves Lejeune
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Thomas Marke
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Danny Marks
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Christoph Marty
Cecile B Menard
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Olga Nasonova
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Tomoko Nitta
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John Pomeroy
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Gerd Schädler
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Vladimir Semenov
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Tatiana Smirnova
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Sean Swenson
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Dmitry Turkov
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Nander Wever
Hua Yuan
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Résumé

Abstract. Thirty-year simulations of seasonal snow cover in 22 physically based models driven with bias-corrected meteorological reanalyses are examined at four sites with long records of snow observations. Annual snow cover durations differ widely between models but interannual variations are strongly correlated because of the common driving data. No significant trends are observed in starting dates for seasonal snow cover, but there are significant trends towards snow cover ending earlier at two of the sites in observations and most of the models. A simplified model with just two parameters controlling solar radiation and sensible heat contributions to snowmelt spans the ranges of snow cover durations and trends. This model predicts that sites where snow persists beyond annual peaks in solar radiation and air temperature will experience rapid decreases in snow cover duration with warming as snow begins to melt earlier and at times of year with more energy available for melting.
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Dates et versions

hal-03014264 , version 1 (19-11-2020)
hal-03014264 , version 2 (05-01-2021)

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Citer

Richard Essery, Hyungjun Kim, Libo Wang, Paul Bartlett, Aaron Boone, et al.. Snow cover duration trends observed at sites and predicted by multiple models. The Cryosphere, 2020, 14, pp.4687 - 4698. ⟨10.5194/tc-14-4687-2020⟩. ⟨hal-03014264v2⟩
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