The Magnitude of Decadal and Multidecadal Variability in North American Precipitation*,+
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The authors use singular spectrum analysis to investigate the relative magnitude of decadal to multidecadal (D2M) variability in annual and seasonal precipitation anomalies across North America. In most places, decadal (10–20 yr) or multidecadal (20–50 yr) variability makes up less than 10% of the total variance in either annual or seasonal precipitation, with interannual variability or secular trends having much greater importance. Decadal variability is most prominent (contributing 25%–30% of the total variance) in Minnesota and northern California during winter, and the central Rocky Mountains in autumn. Eastern Québec is the only major region where precipitation exhibits significant variance in the multidecadal band. Precipitation across much of Canada exhibits significant variance at extremely low frequencies (greater than 50 yr), but variability at these time scales cannot be separated from secular trends because of the limited length of instrumental climate records. Decadal signals in the discharge of the Sacramento River and, to a lesser degree, the Colorado River are coherent and in phase with similar signals in regional precipitation. Prominent D2M signals do not resemble the low-frequency components of major climate modes such as ENSO or the PDO, which suggests that this behavior is not a product of a simple linear translation of a single climate forcing.
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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 | 0,000 |
| 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 ».