Comparison of Lake Ontario and St. Lawrence River hydrologic droughts and their relationship to climate indices
Notice bibliographique
Résumé
Five characteristics (intensity or magnitude, duration, frequency, timing, and variability) of drought, defined using the threshold level method (TLM) and recorded in mean annual water levels in Lake Ontario and the St. Lawrence River from 1918 to 2010, were compared. Timing is the only characteristic that is different for the two water bodies. For Lake Ontario, the most intense drought occurred in the 1930s, whereas in the St. Lawrence River, intense droughts took place in the 1960s and 2000s. The Lake Ontario drought produced two shifts in mean before (decrease) and after (increase) the 1930s. The change in variance that took place in the 1960s is thought to be related to the construction of locks during the digging of the seaway. The droughts that affected the St. Lawrence River had no impact on the stationarity (mean and variance) of the annual mean water level series. Analysis of the correlation between drought severity and climate indices revealed that years characterized by very weak to moderate drought are significantly correlated with PDO (Pacific Decadal Oscillation), while those characterized by intense drought are correlated with NAO (North Atlantic Oscillation). Both climate indices are negatively correlated with Lake Ontario water levels, while they are positively correlated with St. Lawrence River levels. The study suggests that NAO may be used to predict the driest years for the two water bodies.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».