Coupling of winter climate transitions to snow and clouds over the Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using data from 13 climate stations on the Canadian Prairies, together with opaque cloud cover and daily snow depth, to analyze the winter climate transitions with snow, we find that a snow cover acts as a fast climate switch. Surface temperature falls by about 10 K with fresh snowfall and rises by a similar amount with snowmelt, while the daily range of relative humidity falls to around 5–15% with snow cover. These are robust climate signals. For every 10% decrease in days with snow cover over the Canadian Prairies, the mean October to April climate is warmer by about 1.4 K. Stratifying by daily mean opaque cloud cover across snow transitions shows the rapid shift within 5 days from a diurnal cycle dominated by shortwave cloud forcing to one dominated by longwave cloud forcing. We calculate the change in the surface radiative budget with snow using surface albedo data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer and station longwave data. We find that with the fall‐winter snow transitions, the surface radiative heating is reduced by 50 Wm −2 , with 69% coming from the reduced net shortwave flux, resulting from the increased surface albedo and a small increase in effective cloud albedo, and 31% from a reduced incoming longwave flux. This drop in surface radiative heating is sufficient to produce a drop in the surface radiometric skin temperature of 11 K. We find that in winter, the monthly mean diurnal climate is more closely coupled to the diurnal shortwave forcing than the mean diurnal climate.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».