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Enregistrement W1586437318 · doi:10.1002/2013jd020717

Impact of land use change on the diurnal cycle climate of the Canadian Prairies

2013· article· en· W1586437318 sur OpenAlexaffabout
Alan K. Betts, R. L. Desjardins, Devon E. Worth, Darrel Cerkowniak

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelative humidityEnvironmental scienceEvapotranspirationDiurnal cycleCloud coverPrecipitationClimate changeHumidityLand coverTranspirationAtmospheric sciencesClimatologyDiurnal temperature variationGeographyLand useMeteorologyCloud computingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper uses hourly observations from 1953 to 2011 of temperature, relative humidity, and opaque cloud cover from 14 climate stations across the Canadian Prairies to analyze the impact of agricultural land use change on the diurnal cycle climate, represented by the mean temperature and relative humidity and their diurnal ranges. We show the difference between the years 1953–1991 and 1992–2011. The land use changes have been largest in Saskatchewan where 15–20% of the land area has been converted in the past four decades from summer fallow (where the land was left bare for 1 year) to annual cropping. During the growing season from 20 May to 28 August, relative humidity has increased by about 7%. During the first 2 months, 20 May to 19 July, maximum temperatures and the diurnal range of temperature have fallen by 1.2°C and 0.6°C, respectively, cloud cover has increased by about 4%, reducing surface net radiation by 6 W m −2 , and precipitation has increased. We use the dry‐downs after precipitation to separate the impact of cloud cover and show the coupling between evapotranspiration and relative humidity. We estimate, using reanalysis data from ERA‐Interim, that increased transpiration from the larger area of cropland has reduced the surface Bowen ratio by 0.14–0.2. For the month on either side of the growing season, cloud cover has fallen slightly; maximum temperatures have increased, increasing the diurnal temperature range and the diurnal range of humidity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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