Climatic influences on Markovian transition matrices for Vancouver daily rainfall occurrence
Notice bibliographique
Résumé
Two‐state, first‐order, single‐site Markov models for daily precipitation occurrence were developed for each winter rainy season over the historical period of record at five long‐term meteorological stations in the lower Fraser Valley of British Columbia, Canada. Monotonic temporal trends in the independent elements of the transition matrices were then assessed. Although the results remain tentative, there is some evidence for a regionally coherent long‐term negative trend in the probability of wet‐to‐dry state transitions, P10 (or a positive trend in the probability of a wet day being followed by another wet day, P11). In contrast, there is no evidence for a regionally coordinated and consistent trend in the probability of dry‐to‐wet state transitions, P01 (or, therefore, in the probability of a dry day being followed by another dry day, P00). These results appear loosely consistent with previous statistical climate change impact studies in the region, and might be physically interpreted as suggesting a gradual increase in the local typical duration of a Pacific frontal storm during hydrologic winter, with no systematic trend in the average duration of a dry‐day interlude. Additionally, the probability of any day‐to‐day precipitation state transition (from wet to dry, or from dry to wet), PST, has been tentatively interpreted to exhibit an area‐wide negative long‐term trend, suggesting an overall increase in precipitation memory. The findings provide some additional regional context for several issues in hydrometeorological modelling, climatology, and environmental impact assessment.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».