Soil Thermal and Ecological Impacts of Rain on Snow Events in the Circumpolar Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rain on snow (ROS) events are rare in most parts of the circumpolar Arctic, but have been shown to have great impact on soil surface temperatures and serve as triggers for avalanches in the midlatitudes, and they have been implicated in catastrophic die-offs of ungulates. The study of ROS is inherently challenging due to the difficulty of both measuring rain and snow in the Arctic and representing ROS events in numerical weather predictions and climate models. In this paper these challenges are addressed, and the occurrence of these events is characterized across the Arctic. Incidents of ROS in Canadian meteorological station data and in the 40-yr ECMWF Re-Analysis (ERA-40) are compared to evaluate the suitability of these datasets for characterizing ROS. The ERA-40 adequately represents the large-scale synoptic fields of ROS, but too often has a tendency toward drizzle. Using the ERA-40, a climatology of ROS events is created for thresholds that impact ungulate populations and permafrost. It is found that ROS events with the potential to harm ungulate mammals are widespread, but the large events required to impact permafrost are limited to the coastal margins of Beringia and the island of Svalbard. The synoptic conditions that led to ROS events on Banks Island in October of 2003, which killed an estimated 20 000 musk oxen, and on Svalbard, which led to significant permafrost warming in December of 1995, are examined. Compositing analyses are used to show the prevailing synoptic conditions that lead to ROS in four disparate parts of the Arctic. Analysis of ROS in the daily output of a fully coupled GCM under a future climate change scenario finds an increase in the frequency and areal extent of these events for many parts of the Arctic over the next 50 yr and that expanded regions of permafrost become vulnerable to ROS.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».