Precipitation data quality and long‐term water balances within the Moose River Basin, east‐central Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Annual water balance time series (precipitation, runoff, evaporation) for sub‐basins in the southern portion of the Moose River Basin (MRB) of northeastern Ontario and western Quebec previously suggested that both annual evaporation and precipitation increased by ∼2 mm y−1 during the 1918 ‐1994 period. However, summer air temperature data were not consistent with evaporation increases of that magnitude. Suspected inhomogeneities (i.e., non‐climatic steps or trends associated with changes in measurement procedure or site exposure) in precipitation records for the MRB region indicated significant underestimation of annual precipitation prior to 1950. Temporal trends in rehabilitated precipitation datasets obtained from the Meteorological Service of Canada revealed that annual precipitation was essentially constant during the 1918 ‐ 1994 period in the MRB, after several inhomogeneities were accounted for. This contradicts previously reported increases in precipitation for the region, and results indicate that stream/low time series from large river basins can assist assessment of the validity of apparent precipitation trends. Although there were no trends in long‐term annual precipitation and runoff records, preliminary analyses revealed trends at the seasonal scale. In particular, decreased annual snowfall was offset by increased annual rainfall, which is broadly consistent with predicted impacts of climate warming. Annual evaporation appears to have been relatively constant in the southern MRB during the 1918 – 1994 period, despite changes in the partitioning of precipitation between rain and snow and the seasonal timing of precipitation, and slight increases in summer daytime air temperatures.
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 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 | 0,001 |
| 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 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 ».