Twenty-First-Century Projections of Snowfall and Winter Severity across Central-Eastern North America*,+
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Statistically downscaled climate projections from nine global climate models (GCMs) are used to force a snow accumulation and ablation model (SNOW-17) across the central-eastern North American Landscape Conservation Cooperatives (LCCs) to develop high-resolution projections of snowfall, snow depth, and winter severity index (WSI) by the middle and late twenty-first century. Here, projections of a cumulative WSI (CWSI) known to influence autumn–winter waterfowl migration are used to demonstrate the utility of SNOW-17 results. The application of statistically downscaled climate data and a snow model leads to a better representation of lake processes in the Great Lakes basin, topographic effects in the Appalachian Mountains, and spatial patterns of climatological snowfall, compared to the original GCMs. Annual mean snowfall is simulated to decline across the region, particularly in early winter (December–January), leading to a delay in the mean onset of the snow season. Because of a warming-induced acceleration of snowmelt, the percentage loss in snow depth exceeds that of snowfall. Across the Plains and Prairie Potholes LCC and the Upper Midwest and Great Lakes LCC, daily snowfall events are projected to become less common but more intense. The greatest reductions in the number of days per year with a present snowpack are expected close to the historical position of the −5°C isotherm in December–March, around 44°N. The CWSI is projected to decline substantially during December–January, leading to increased likelihood of delays in timing and intensity of autumn–winter waterfowl migrations.
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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 ».