dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
An unparalleled airborne methane and ethane dataset enabled us to make strong progress in evaluating anthropogenic emissions of CH 4 from the central and eastern United States. We have begun to use the airborne dataset to evaluate and improve seasonal and regional terrestrial biosphere model CO 2 flux estimates. Much more can be done in this area. Independent, routine, atmospheric evaluation of models and inventories of C fluxes at spatial domains of geopolitical and ecological relevance remains an important need for climate science and climate change mitigation. This is rapidly becoming feasible for fossil fuel CO 2 emissions and some anthropogenic CH 4 emissions. This is more challenging for broadly distributed fluxes such as agricultural and wetland CH 4 emissions, and biogenic CO 2 fluxes.
Acknowledgments. The  ACT-America  project is a  NASA Earth Venture Suborbital 2  project funded by  NASA 's  Earth Science Division. Authors were supported by the following  NASA  grants:  NNX15AG76G  to  Penn State  (Davis);  NNX15AJ06G  ( Baier, Sweeney ) and  NNX15AW47G  (Fried) to  University of Colorado Boulder ;  NNX16AN17G  to Clark University (Williams);  NNL15AQ00B  to Exelis (Dobler);  80NSSC19K0730  to  Texas Tech  and a  Texas Tech University  start-up research grant (Pal);  NNX15AI97G  (O'Dell),  NNX15AJ07G  ( D. Baker, Schuh ),  NNX15AJ09G  (Denning), and  80NSSC20K0924  ( I. Baker ) to  Colorado State University ;  NNX17AG11G  (Xue) to the  University of Oklahoma. Additional support for research was provided by  NASA  Grants  NNX12AP90G  (Davis),  NNX14AJ17G  (Davis),  NNX14AL32H  (Normile), and  NNX13AP34G (Lauvaux).
Complementary support for tower-based measurements was provided by  NASA  Grant  NNX14AJ17G  and  NIST  Grant  70NANB15H336. The  ORNL  DAAC is sponsored by the  National Aeronautics and Space Administration  under Interagency Agreement  80GSFC19T0039. ORNL participation in ACT-America was funded by  Interagency  Agreement  NNL15AA10I. NASA  coauthors were supported by  NASA Science Mission Directorate  funding awarded in response to the  Earth Venture Suborbital-2 Announcement  of Opportunity  NNH13ZDA001N-EVS2. Roiger was supported by  DLR VO-R  via the young investigator research group " Greenhouse Gases. "  T. Lauvaux  was supported by the  French research program   Make Our Planet Great Again (Project CIUDAD ). Part of the research was carried out at the  Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology , under a contract with the  National Aeronautics and Space Administration  ( 80NM0018D0004 ).
Data availability statement. ACT-America observational and modeling datasets are archived at the ORNL DAAC (https://daac. ornl. gov/actamerica) and are open to use by any investigator without restriction. CO2 and CH4 observations are also available through NOAA's ObsPack  (Masarie et al. 2014)  dataset (www. esrl. noaa. gov/gmd/ccgg/obspack/). Numerical modeling products not yet available at the ORNL DAAC are available through Penn State Data Commons.
Remerciements. Ce travail s'inscrit dans le cadre du projet Toubkal No. TBK/15/CASBA (Caractères Anthropiques et environnementaux de l'érosion des versants du barrage Sidi Mohammed Ben Abdellah) entre le laboratoire Géophysique et Risques Naturels de l'Institut Scientifique, l'agence de bassin hydraulique du Bouregreg et de la Chaouia (ABHBC) et le laboratoire HydroSciences Montpellier.
-Critique, voire reprise, des évaluations antérieures, notamment en travaillant à des pas de temps plus fins (quotidien au lieu de mensuel) et à l'échelle de l'événement : saisie et/ou numérisation de données anciennes. -Analyse de l'évolution de l'emprise urbaine dans la vallée et le delta de l'Oued Ambouli, pour suivre l'évolution de la vulnérabilité aux inondations. -Mise en place d'un modèle hydrologique (afin de mieux comprendre le processus d'écoulement et les aléas associés) et, si possible, d'un modèle de prévention de crue. -Mise en place d'un suivi continu et fiable des écoulements à une ou plusieurs stations. Disponibilité des données. Les données utilisées sont issues des bases de données du Centre d'Etudes et de Recherches de Djibouti (CERD) et de l'Agence Météorologique Nationale (ANM) sont disponibles sur demande aupres de ces institutions.
Changes in mass, extent, duration, and physical properties of snow are key elements for studying associated climate change feedbacks in northern regions. In this study, we analyzed snowpack physical properties along a 'mega' transect from 47°N to 83°N (4,000 km) in northeastern Canada, which includes marked transitions between ecozones from boreal forest to subarctic and arctic ecosystems. Our unique dataset of 391 detailed snowpits acquired over the last 20 years, complemented with snow data from weather stations, shows that snowpack properties such as snow water equivalent, snow depth, density, grain size and basal depth hoar fraction (DHF) are strongly linked to vegetation type. Based on these results, we propose an updated classification of snow types in three classes: boreal forest snow (47-58°N), tundra snow (58-74°N) and polar desert snow (74-83°N), which is more appropriate to the study area than the general north hemisphere classification commonly used.
2012; Gouttevin et al. 2012; Chadburn et al. 2015; Paquin and Sushama 2015; Bokhorst et al. 2016; Barrere et al. 2017; Domine et al. 2019; Meredith et al. 2019). Our objective was to characterize the different snow types based on their physical properties observed along a 4,000 km transect from 47°N to 83°N in northeastern Canada. We explore the relationship between climate, vegetation and snow physical properties over this uniquely large climate and vegetation gradient from boreal forest to Arctic tundra and polar desert. Our findings may guide future climate models to better integrate snow-vegetation-climate feedbacks. Our study exploits a unique and outstanding dataset of detailed in-situ snowpit measurements acquired by our groups over the last 20 years. Our analysis of snowpack properties leads to a new snow classification, better adapted to the specificities of northeastern Canada, and which differs from  Sturm et al.
Snow data We gathered a database of 391 snowpits (SP) over the last 20 years, collected during the peak season of snow mass, in March, April or May (Table  1 ). Snowpit observations consisted of mean snow depth (SD) recorded around the site, density profiles with a vertical resolution of 3 or 5 cm using, respectively, 100 or 250 cm 3 density cutters, a stratigraphy of snow grain types and size based on visually estimated geometric grain size dimensions (following the international classification from  Fierz et al. 2009 ), a temperature profile and ground-snow interface and identification of soil and vegetation types. SWE values (in mm) were derived from vertical density profiles with a mean relative accuracy of 11-12%, assuming an accuracy of the density cutter measurements of about 9%  (Proksch et al.
To complement the database, an extensive dataset of meteorological station SD and SWE measurements was used (114 samples). Brown et al. (2019)  reported the details of these measurements derived from different sources: meteorological stations, automatic measurements and regular (mostly bi-weekly) in-situ surveys using snow cores (such as the Federal Sampler). We only selected data that were recorded near the snow depth maximum date and were then averaged over the last 20 years. In the case of meteorological data, the mean bulk density (ρ) was derived from measured SWE and SD: ρ(kg m -3 ) = 100 x SWE (kg m -2 or mm)/SD (cm). Table  1  provides detailed information about the data and the sites mapped in Figure  1(a). Data are mostly derived from published research projects, with some additional unpublished data.
Snowpack and vegetation properties along the transect We analyzed the latitudinal variations of three main snowpack parameters: SWE, snow depth (SD) and density (ρ). Figure  3  synthesizes all available data along the transect, including field measurements (open symbols, m subscript) and the meteorological dataset (filled symbols, Environment and Climate Change Canada (ECCC) data, EC subscript) (see Table  1  for data description and sources). The values of SWE (top), SD (middle) and density (bottom) are along the transect range, respectively, from 400 to 80 mm, 150 to 20 cm and from 250 to 500 kg m -3 (Figure  3 ). We highlight here the local spatial variability of each parameter by providing values of a standard deviation when a large number of measurements per site (over ~10) were available (vertical bars on SWE, SD and density data, Figure  3 ).
Snow classification The values of the three snowpack parameters (SWE, SD and density) shown in Figure  3  were analyzed in terms of their mean and variability (standard deviation) as a function of latitude over the studied transect in order to propose a classification. It is also based on expert knowledge such as snowpack stratigraphic and microstructural parameters, including density and SSA profiles, and knowledge of the bio-climatic environment. Despite the observed large regional variability, the results show that clusters with a relative consistency in snow properties can effectively be defined within three ranges of latitudes. The data grouped in the ranges 47-58°N, 58-74°N and over 74° show three distinct classes of snowpack, which can be defined as (1) boreal forest snow; (2) tundra snow; (3) and polar desert snow (Figure  4 ).
The boreal forest snow class (47-58°N) encompasses vegetation cover classes 1 to 4 and extends up to the tree line, as far north as Kuujjuaq (see Figure  1  We have compared this classification with the one generated by a purely statistical clustering method. We used a density-based approach (DBSCAN, MATLAB® statistical module) to find arbitrarily shaped clusters only driven by a given threshold for the neighborhood search radius in the data triplets (SD, D, SWE) and without setting a number of clusters a priori. In this 3D space, the DBSCAN classification led to the same three classes (boreal, tundra and polar desert), except for 7% misclassified points. These can be clearly replaced by taking into account climatological parameters. This confirms the appropriateness of the three classes initially defined.
Until now, rain-on-snow events mainly affect transition periods (fall and spring)  (Dolant et al. 2017). Hence, the main climatic factor that could directly affect the snowpack properties used in the classification is wind, which has not evolved significantly over the past two decades. As such, no significant trend was observed in hourly mean wind speed over the 1954-2020 period from meteorological data in the study area (not shown). This result is in agreement with reanalysis datasets, even if large uncertainties exist in the estimated trends of wind speed  (Torralba et al. 2017). We demonstrated in this article that one of the main climatic factors that impact snowpack properties is the indirect effect of the presence/absence of shrubs. However, vegetation responds slowly to climate change.
Conclusion This study synthesizes the snowpack properties, snow water equivalent, snow depth, density, SSA profiles and basal depth hoar fraction, analyzed along a transect across a region of northeastern Canada between 47°N and 83°N. This unique database was generated from insitu snow measurements archived over about 20 years of snow research projects, supplemented with all available snow-cover data from weather stations in this region. A classification of three snow classes along the latitudinal gradient emerges, driven by climate conditions, which control the types of vegetation from boreal forest, tundra and polar desert. Defining worldwide snow classes as in  Sturm et al. (1995)  (S95) is convenient for many applications, but its use for specific regions can be delicate. We show here that northeastern Canada snow classes are significantly different from those from S95.
2017; Martin et al. 2017; Pulliainen et al. 2020 ) can improve future trends of snow-vegetation interactions. The effect of snow cover in the context of climate changes with shrub expansion at the expense of herbaceous or lichen tundra is expected to strengthen snow insulation effects. Our snow classification therefore suggests that snowpack structure could positively feedback on permafrost warming. Our database is available at http://www. cen. ulaval. ca/nordica nad/dpage. aspx?doi=45705CE-98FC517D461E4C25 Royer A, Domine F, Roy A, Langlois A, Davesne G. 2021. Snowpack physical properties along a transect from 47° to  83°N in northeastern Canada v. 1. 0 (2000 83°N in northeastern Canada v. 1. 0 ( -2019)). Nordicana D87, doi: 10. 5885/45705CE-98FC517D461E4C25.
Acknowledgments Thanks to all the students and research assistants, including  Patrick Cliche ,  Université de Sherbrooke , who helped in the field over more than 20 years of field campaigns with our group, and to  Denis Sarrazin , Centre d'études nordiques (CEN),  Université Laval. We are grateful to the following people for providing help, advice or datasets:  Antoine Leboeuf ,  Direction des inventaires forestiers, Ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs ;  Esther Lévesque ,  Université du Québec à Trois-Rivières ;  Joël Bêty ,  Université du Québec à Rimouski ;  Émilie Saulnier-Talbot ,  Université Laval ;  L. A. Vincent ,  Chris Derksen ,  Peter Toos  and  Arvids Silis ,  Climate Research Division, Science and Technology Branch, Environment and Climate Change Canada (ECCC) ;  Vincent Vionnet , Environmental Numerical Prediction Research, ECCC; and  Ross Brown ,  ECCC-Ouranos.
26/-77. 71 03 2013 and 7 Snowpits This study 2016 Umiujaq Umi 56. 55/-76. 50 03 2012, 14, 15 41 Snowpits Roy et al. 2016; Larue et al. 2018; Domine 2017 et al. 2015** Kuujjuaq Kuaq 58. 06/-71. 95 02 2008 26 Snowpits Langlois et al. 2010 Puvirnituq Puv 59. 83/-76. 47 02 2008 160* SD probe and SWE core Derksen et al. 2010 Bylot Island By 73. 16/-79. 99 05 2014, 2015 30 Snowpits Domine et al. 2016a, 2016b**, 2018**; Barrere et al. 2017 Resolute Res 74. 75/-94. 97 05 2014, 2016, 21 Snowpits This study 19 Eureka Eu 80/-84 2012-2020 9 SWE core ECCC; 04-2011 49 (snow surveys) Saberi et al. 2017 SWE core and Snowpits Alert Al 82. 50/-62. 35 04 2000 1 Snowpit Domine et al. 2002; Cabanes et al. 2002 Ward Hunt WH 83. 09/-74. 16 05 2016, 06 13 Snowpits Domine et al. 2018** 2019 Meteorological datasets Hydro-Québec - 46-53/-65-80 03 2012-2016 6 SD SR50 and SWE GMON Larue et al.
2018 network Brown et al's - 47-80/-65-80 to Over 20 years 108 Various Brown et al. 2019 database -70-95 Vegetation data LAI max LAI 47-62/-76-70 07-08 1988- - Global LAnd Surf. Satellite Xiao et al. 2016 2012 (GLASS) LAI product Crown-Closure CC 47-62/-76-70 2011 - Satellite-derived forest attributes Beaudoin et al. 2017b *1. 7 km transect with one SP each 10 m. ** and additional data used for this study.
Pluie dans Cartino2D La procédure Cartino2D repose sur la réalisation automatisée du maillage, mais aussi sur le pilotage des calculs Telemac2D de manière simplifiée. Pour les calculs sur les trois gros secteurs (Eygoutier, Las, Roubaud) ou ceux réalisés avec le maillage Cartino2D, les fichiers d'entrée de la pluie ont été intégrés automatiquement. Les calculs ont été réalisés avec des pluies statistiques monofréquences non abattues et identiques en tout point du domaine provenant de la base de données SHYREG Pluie  (Arnaud et al. , 2008)   sont bien sûr automatisées et un codage apparait. C08km223595_PM072h_T0100an_35h_00m_37h_45m indique que le secteur de calcul fait 8. 223595 km 2. La pluie est une pluie sur 72h SHYREG. Dans ce cas, seule la partie avec le maximum d'intensité est retenue entre 35h et 37h45 (cela permet de ne lancer que sur 2h45 au lieu de 72h pour optimiser les temps, la durée après le pic de pluie est plus importante pour avoir le pic de crue).
Comparaison Nous avons effectué des comparaisons entre les éléments produits et diverses données locales, provenant d'études ou de données historiques à savoir :  • des repères de crue dont la base de données nationales de repères de crue. Il n'est pas possible de présenter l'ensemble des comparaisons. Des figures seront focalisées sur des secteurs avec de faibles superficies de bassins versants, la distinction entre ruissellement et débordement de petits thalwegs étant parfois complexe. Quelques éléments sont tout de même fournis sur les études analysées. Sur le secteur de l'Eygoutier, la démarche hydraulique locale est liée aux principaux cours d'eau donc l'aspect ruissellement est assez limité. Les débits des modèles hydrologiques amont sont injectés dans un point d'entrée du modèle « cours d'eau ».
Exzeco et Cartino2D répondent globalement bien visuellement en emprise, Exzeco est cependant délicat à convertir en « aléa ». Le dégradé de bleu montre la surface drainée connectée à l'amont mais parfois une zone très large en bleu très foncé correspond à un aléa bien inférieur qu'une zone étroite bleu clair. Le SDIS a partagé sa base de données des interventions sur les évènements de 2014 et 2019 (Figure  6 ). Sur le secteur de Six-Fours, une vidéo YouTube (http://pics. ifsttar. fr) montre les écoulements pendant quelques minutes, écoulements toujours complexes pilotés à la fois par la topographie générale mais aussi les murs, grillages et micro-mobilier urbain (Figure  8 ). Les résultats sont cohérents mais ne peuvent pas représenter la forte complexité des écoulements pilotés en partie par des murets.
La taille des mailles a des limites pour des temps de calcul raisonnables (3 m pour les plus petites mailles sur le secteur de Toulon). Le maillage ne peut pas tenir compte des microtopographies complexes, structurelles et évolutives (murs de clôture, trottoirs, dévers de routes, mobilier urbain. ) ou simplement liées au comportement pendant la crue (embâcles). La connaissance du réseau enterré (sous forme de base de données structurés et numérique) et de son comportement lors de forts évènements sont un challenge pour une meilleure représentation des inondations par ruissellement. Les résultats de ces cartographies de zones inondables du ruissellement jusqu'à des petits cours d'eau fournissent la base d'un outil d'aide à la décision. Malgré les incertitudes associées aux diverses méthodes de cartographie et de calcul d'enjeux, des cartographies de synthèses sur les dommages permettent de mieux identifier les secteurs à enjeux qui peuvent autant concerner des très petits côtiers et du ruissellement que des cours d'eau majeurs plus connus.
Cette base de données se décompose en ICM (interventions à caractères multiples) et les autres. Pour les ICM, il y a des références comme « B101 Sauvetage » qui est considérée comme plutôt fiable par le SDIS et d'autres comme « B202 PR objet menaçant de tomber » qui dépend du commentaire qui peut lui être associé selon la grille d'analyse du SDIS. Nous avons réalisé un travail sur ces ICM et autres interventions pour établir les interventions probablement liées aux inondations et les autres. Nous avons aussi analysé les commentaires. Seulement 7 interventions ont été jugées en lien sûr avec des inondations, 21 avec de fortes probabilités (ces 2 types sont liées aux commentaires), ensuite 67 comme fiables et 262 sans informations claires. Le travail sur les commentaires est complexe. Dans la même base, il y a un commentaire avec « eau qui rentre dans la cuisine » ce qui semble supposer une inondation des eaux extérieures, mais un autre commentaire sur une autre intervention indique « 2 ème étage, appartement, eau qui entre par la cuisine ».
Remerciements Le travail de diagnostic territorial a été réalisé dans un partenariat entre la  Métropole Toulon Provence Méditerranée et le Cerema. Le travail sur Cartino2D s'inscrit dans le cadre du projet de recherche PICS (http://pics. ifsttar. fr),financé par l'ANR (convention n°ANR- 17-CE03-0011 ), d'études pour le compte de la  DDTM34 et de la mission interrégionale pour la coordination de la prévention des risques d'inondation sur l'arc méditerranéen créée par le Préfet de Zone de Défense et de Sécurité Sud  depuis le 1er juin 2017. Les données pluviométriques ont été fournies par  Météo France  et  INRAE , les données MNT ont été fournies par l'IGN. Les données de sinistres ont été fournies par le SDIS83. Les données de calcul d'enjeux utilisent principalement le fichier foncier, la BD Topo et un ensemble de données libres (SIRENE, registre parcellaire graphique, open data des ministères de l'éducation et de la santé.
Le total de ces modalités est de 21 (tableau I). Les informations de la base de données ont été recoupées afin de mettre en évidence les typologies de mobilités existantes selon la proximité des pratiques des différentes exploitations. Pour cela des opérations statistiques comme des corrélations, des comptages, des pourcentages ou des descriptions ont été réalisés  (Wenlin, 2007). Ceci a permis de décrire la diversité des mobilités pastorales rencontrées, leurs singularités, mais aussi leur originalité par rapport à ce qui existe dans la littérature. La diversité des grandes mobilités pastorales rencontrées est présentée dans la figure 2. Notre étude rend compte des informations recueillies concernant les déplacements des éleveurs durant la dernière décennie écoulée. Ces informations ont permis de caractériser trois types de déplacement de longue distance (cf.
Remerciements 67 Les données ont été collectées dans le cadre d'un accord scientifique signé entre le  Muséum national d'Histoire naturelle, l'Uganda Wildlife Authority et l'Université de Makerere  ( SJ445-12 ). Nous remercions l' Uganda Wildlife Authority et l'Uganda National Council for Science and Technology pour nous avoir donné l'autorisation de mener cette étude ainsi que le Muséum national d'Histoire naturelle et le Projet pour la Conservation des Grands Singes  pour l'assistance logistique au projet. Nous remercions  J. M Krief  co-directeur de Sebitoli Chimpanzee Project et les assistants de terrain pour leur travail sur le terrain dans le PNK. Lise Pernel  remercie l'UICN-SOS  2021B-049  qui a soutenu financièrement ce travail d'analyse. Le SCP remercie l' UICN-SOS 2021B-049 pour son soutien financier qui a permis l'analyse des données par Lise Pernel et la Fondation pour la Nature et l'Homme, la Fondation Prince Albert II et le Fonds Français pour l'Environnement Mondial pour leur soutien financier permettant la collecte des données à Sebitoli.
Traitements et analyses Les entretiens individuels (Mont Lozère et coteaux de Gascogne) ont été intégralement enregistrés, retranscrits et analysés à l'aide du logiciel NVivo 11  (QSR International Pty Ltd. , 2007). Dans les coteaux de Gascogne, ces analyses ont été complétées par une compilation des cartes cognitives individuelles en une carte cognitive agrégée. Ce travail a été mené avec le package igraph tournant sous l'environnement R (R Core Team, 2018;  Csardi et Nepusz, 2006). Les essais recueillis au Zimbabwe ont, quant à eux, été traduits en anglais et analysés de manière manuelle. Dans les trois cas, un codage systématique a été mis en oeuvre pour identifier les (D)SE cités par les acteurs, ce qui a permis d'obtenir dans chaque terrain (i) les (D)SE cités organisés selon une classification commune, (ii) l'occurrence de citation des différents (D)SE, et (iii) les liens entre les (D)SE, les attributs des écosystèmes, les pratiques et les systèmes de gouvernance.