Spatiotemporal Snowfall Trends in Central New York
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Central New York State, located at the intersection of the northeastern United States and the Great Lakes basin, is impacted by snowfall produced by lake-effect and non-lake-effect snowstorms. The purpose of this study is to determine the spatiotemporal patterns of snowfall in central New York and their possible underlying causes. Ninety-three Cooperative Observer Program stations are used in this study. Spatiotemporal patterns are analyzed using simple linear regressions, Pearson correlations, principal component analysis to identify regional clustering, and spatial snowfall distribution maps in the ArcGIS software. There are three key findings. First, when the long-term snowfall trend (1931/32–2011/12) is divided into two halves, a strong increase is present during the first half (1931/32–1971/72), followed by a lesser decrease in the second half (1971/72–2011/12). This result suggests that snowfall trends behave nonlinearly over the period of record. Second, central New York spatial snowfall patterns are similar to those for the whole Great Lakes basin. For example, for five distinct regions identified within central New York, regions closer to and leeward of Lake Ontario experience higher snowfall trends than regions farther away and not leeward of the lake. Third, as compared with precipitation totals (0.02), average air temperatures had the largest significant ( ρ < 0.05) correlation (−0.56) with seasonal snowfall totals in central New York. Findings from this study are valuable because they provide a basis for understanding snowfall patterns in a region that is affected by both non-lake-effect and lake-effect snowstorms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».