Lagged relationships between North American snow mass and atmospheric teleconnection indices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Relationships between North American winter (January, February, March or JFM) snow mass, or snow water equivalent (SWE), between 1980 and 1997, and four teleconnection indices are explored at different spatial and temporal scales, with teleconnection indices leading SWE by one to two seasons. Summer (July, August, September, or JAS) and fall (October, November, December, or OND) Pacific North American pattern (PNA), North Atlantic Oscillation (NAO), El‐Nino Southern Oscillation (ENSO), and the Pacific Decadal Oscillation (PDO) are included in this analysis. Principal components analysis of the SWE data set results in four components, explaining over 56% of the variance in the SWE signal which have significant relationships to ENSO, PDO, and NAO. Strong spatial components associated with these relationships emerge, with the first component (NAO, ENSO) located in the northcentral to northwestern regions of the United States and the southcentral to southwestern regions of Canada. A third component (PDO) stretches from the midwest to the east coast of the United States, New England, and the Atlantic Provinces. Ranked correlation analyses using the SWE data set, and additional analyses of station observations in order to extend the time domain, corroborate and elucidate the PCA results. Examinations of these relationships at different spatial scales, and over varying time domains, indicate that there may be some scale‐dependant predictive ability for North American snow mass. Copyright © 2006 Royal Meteorological Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».