Climate coupling between temperature, humidity, precipitation, and cloud cover over the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This analysis uses over 50 years of hourly observations of temperature, relative humidity, and opaque cloud cover and daily precipitation from 11 climate stations across the Canadian Prairies to analyze the monthly, seasonal, and long‐term climate coupling in the warm season. On climate time scales, temperature depends on cloud forcing, while relative humidity depends on precipitation. The monthly climate depends on both opaque cloud cover for the current month and precipitation for both the present and past 2 months in summer. Multiple linear regression shows that anomalies of opaque cloud and precipitation explain 60–80% of the variance in the diurnal temperature range, afternoon relative humidity, and lifting condensation level on monthly time scales. We analyze the internal coupling of diurnal climate observables as a further guide to evaluating models. We couple the statistics to simplified energy and water budgets for the Prairies in the growing season. The opaque cloud observations have been calibrated against the incoming shortwave and longwave fluxes. We estimate that the drydown of total water storage on the landscape damps 56% of precipitation anomalies for the growing season on large spatial scales, although this drydown increases evapotranspiration. This couples the climatological surface fluxes to four key observables: cloud forcing, precipitation, temperature, and humidity. We estimate a climatological evaporative fraction of 0.61 for the Prairies. The observational relationships of the coupled Prairie climate system across time scale will be useful for evaluating these coupled processes in models for weather and seasonal forecasting and climate simulation.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».