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Enregistrement W2053981937 · doi:10.3137/ao.450304

Climatic influences on Markovian transition matrices for Vancouver daily rainfall occurrence

2007· article· en· W2053981937 sur OpenAlexaffvenueabout
Sean W. Fleming

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationClimatologyHydrometeorologyClimate changeContext (archaeology)Environmental scienceStormPeriod (music)Physical geographyGeographyMeteorologyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 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. Résumé [Traduit par la rédaction] Nous avons mis au point des modèles de Markov du premier ordre à deux états pour un seul site pour l'occurrence des précipitations quotidiennes pour chaque saison de pluies hivernales durant la période historique de relevés à cinq stations météorologiques à long terme dans la vallée du bas Fraser de la Colombie‐Britannique, au Canada. Nous avons ensuite évalué les tendances temporelles monotones dans les éléments indépendants des matrices de transitions. Bien que les résultats demeurent préliminaires, il y a des indices d'une tendance négative à long terme cohérente à l'échelle de la région dans la probabilité des transitions de l'état humide à l'état sec, P10 (ou une tendance positive dans la probabilité qu'un jour humide soit suivi d'un autre jour humide, P11). En revanche, on ne trouve pas d'indice d'une tendance coordonnée et cohérente à l'échelle régionale dans la probabilité des transitions de l'état sec à l'état humide, P01 (ou, par conséquent, dans la probabilité d'un jour sec suivi d'un autre jour sec, P00). Ces résultats semblent s'accorder jusqu'à un certain point avec des etudes statistiques précédentes sur les répercussions du changement climatique dans la région et pourraient physiquement s'interpréter comme suggérant une hausse graduelle dans la durée caractéristique locale d'une dépression frontale du Pacifique durant l'hiver hydrologique, sans tendance systématique dans la durée moyenne d'un intermède de jours secs. De plus, la probabilité d'une transition d'état de précipitations quelconque (d'humide à sec ou de sec à humide) d'un jour donné au jour suivant, PTÉ, a été provisoirement interprétée comme affichant une tendance négative à long terme dans l'ensemble de la région, ce qui suggère une augmentation générale durant la période de données de précipitations. Les résultats fournissent un certain contexte régional supplémentaire pour plusieurs problèmes de modélisation hydrométéorologique, de climatologie et d'évaluation de consequences environnementales. Notes Author's current affiliation: WorleyParsons Komex, 8658 Commerce Court, Burnaby BC V5A 4N6; e‐mail: fleming_sean@hotmail.com

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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