Trends in Canadian surface temperature variability in the context of climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Much of the previous work on trends in temperature extremes has considered anomalies relative to a fixed base period climatology. Calculated in this way, trends toward more extreme warm events and less extreme cold events will be found if the mean temperature is warming. In this study we calculate anomalies relative to a 30‐year running mean in order to examine trends in surface temperature variability and extremes separately from changes in the mean. The difference between trends calculated relative to a running mean and those calculated relative to a stationary mean will depend on the magnitude of the trend in the mean. Monthly trends in the positive, negative, and absolute values of daily minimum and maximum temperature anomalies at 158 stations across Canada are presented. The slopes of the trends and their significance are calculated using non‐parametric methods. Trends are strongest in winter and early spring. Decreasing variability is found in the west and northeast, with the greater part of this reduction due to less intense cold anomalies. Regions of increased variability exist in the Prairies during winter and in the Atlantic Provinces in early spring. In general, the trends in variability are small compared to the mean temperature trends, implying that while the mean of the temperature distribution at Canadian sites is warming, the variance shows little change.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».