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Enregistrement W2133955003 · doi:10.4236/ajcc.2014.33026

Trend and Periodicity of Temperature Time Series in Ontario

2014· article· en· W2133955003 sur OpenAlexaffabout
S. I. Ahmed, Ramesh Rudra, Trevor Dickinson, Motahir Ahmed

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Climate Change · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensGovernment of ManitobaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrend analysisEnvironmental scienceClimatologyMaximum temperatureMean radiant temperatureSeries (stratigraphy)Climate changeAtmospheric sciencesGeologyStatisticsMathematicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trends and periodicities in the annual and seasonal temperature time series at fifteen weather stations within Ontario Great Lakes Basins have been analyzed, for the period 1941-2005, using the statistical analyses (Fourier series analysis, t-test, and Mann-Kendall test). The stations were spatially divided into three regions: northwest (NW), southwest (SW), and southeast (SE) to evaluate spatial variability in temperature. The results of the study reveal that the annual maximum mean temperature showed increasing trend for NW, and mixed trends for SW and SE regions. The variability was found to be more for northern stations as compared to southern stations for annual extreme minimum temperature. In addition, the trend slope per 100 years for the average annual extreme minimum temperature increased within the range of -0.8°C (Stratford) to 15°C (Porcupine). The seasonal analysis demonstrated that extreme maximum temperature has an increasing trend and maximum mean temperature has a decreasing trend during summer and winter. The extreme minimum temperature for winter illustrated an increasing trend (90%) with 22% statistically significant for NW region. For the SW region, the trend is also increasing (80%) for most of the temperature variables and 25% of temperature data were significantly increased in the SW region. The SE region stations showed overall very clear increasing trends (95%) for all the temperature variables. The data also showed that 47% of data were statistically significant in the SE region. The analysis of variance accounted for by trend, significant periodicities, and random component show that the pattern is similar for the percent of variance accounted for periodicities, and random component contribute dominantly for the four temperature variables and frost free days (FFD) for all three regions. Overall, the study reveals that the extreme minimum temperature is increasing annually and seasonally, with statistically significant at many stations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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