Winter severity index using widely available weather information
Notice bibliographique
Résumé
Context Changes in global climate and evidence of species’ responses to these changes have increased interest in relationships between climate variables and species demography and distributions. Although an important tool for many ecological questions, large-scale climate indices fail to provide the spatial resolution necessary to investigate drivers of change across small spatial scales. Climate variables that describe yearly climate variation at large spatial extents and small spatial grain are needed. Aim Here we develop a model for snow depth using snow water equivalent (SWE) data, which are readily available in a number of formats, to be included in a more general climate index. We use an existing winter severity index (WSI) for white-tailed deer to test the performance of the model. Methods We obtained data for 13 weather stations from north-western Canada, reporting both SWE and snow depth. We accumulated a snowpack from daily SWE of snowfall and then tested two methods for converting the SWE of the snowpack into the snow portion of the WSI. We then generalised the model for application to the northwest forest climate region. Key results Coefficients of determination (R2) relating the actual and predicted snow depth portion of the WSI ranged from 0.41 to 0.78, with only three stations being below 0.50. Coefficients of determination (R2) relating the actual and predicted WSI for the northwest climate region ranged from 0.58 to 0.88. Conclusions The SWE model predicts the snow portion of the WSI well for most stations and, when incorporated into the full WSI, provides a good measure of relative winter severity across space and time for most stations. Implications The method developed here could be applied elsewhere, where snow depth is an important factor in species ecology. The benefit of this approach is a comparatively simple method that maximises the use of widely available SWE data in place of snow-depth data.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».