Characterizing the spatial and temporal variability of June–July moisture conditions in the Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Palmer's moisture anomaly index (Z‐index) was used to characterize the frequency, severity, and spatial extent of June–July moisture anomalies for 43 crop districts across the Canadian prairies during 1920–99. In addition, the main modes of spatial and temporal variability in moisture conditions were identified and used to elucidate the physical mechanisms responsible for causing these moisture anomalies to occur. The crop districts were divided into five relatively homogeneous moisture regions using cluster analysis, and moisture anomaly statistics were analysed for each region. The single most severe June–July drought on the Canadian prairies occurred in 1961. This drought covered more than 86% of the study region and had a mean severity (Z‐index) of −5.67. Other severe June–July droughts occurred in the Canadian prairies (in order of severity) in 1988, 1936, 1929, and 1937. The results demonstrated that the severity and spatial extent of moisture anomalies on the Canadian prairies are strongly correlated, indicating that the more severe events tend to affect larger areas. The most drought‐prone regions experienced moisture conditions detrimental to crop production in approximately one year out of every six years. The spatial analysis revealed the existence of three preferred spatial patterns of moisture variability on the Canadian prairies and each pattern can be attributed to a unique set of atmospheric and oceanic forcings. The temporal analysis verified the presence of coherent periodicities (in particular quasi‐2, ‐4, and ‐10–15 year oscillations) in the moisture time series. Copyright © 2005 Royal Meteorological Society
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».