Atmospheric flow indices, regional climate, and Glacier mass balance in the Canadian Rocky mountains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glacier mass balance is governed by cumulative temperature and precipitation patterns in a region, making it a sensitive indicator of climate variability and trends. Many studies have drawn the link between local meteorological conditions and glacier mass balance, but these statistical relationships are difficult to extrapolate to other sites or to apply in sensitivity studies of future climate change. In this paper, we explore the ability to predict regional climate anomalies and glacier mass balance in the Canadian Rockies on the basis of 500‐mb circulation indices derived from the NCEP‐NCAR reanalysis dataset. Daily precipitation amounts and variance‐weighted seasonal temperature and precipitation anomalies at a suite of six long‐term meteorological stations in the Canadian Rockies (1953–2002) demonstrate a coherent dependence on the daily and mean seasonal atmospheric flow indices. The Peyto Glacier, Alberta, Canada offers the best available mass balance time‐series in the Canadian Rockies (1966–2004). Regression models for Peyto Glacier winter, summer, and annual mass balance variability were constructed from (1) Jasper climate anomalies, (2) regional climate anomalies, and (3) atmospheric flow indices. Model performance was examined in terms of the multiple coefficient of determination and of the variables retained in the stepwise regression analysis. Flow indices were the stronger predictors of mass balance. This offers important advantages for mass balance forecasts, because large‐scale circulation patterns are better captured than surface weather in mountain regions, in both reanalysed climatology and model‐generated climate change scenarios. Copyright © 2006 Royal Meteorological Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».