Winter rain on snow and its association with air temperature in northern Eurasia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the characteristics of winter (Dec–Feb) rain‐on‐snow events and their relationship to surface air temperatures to reveal potential changes in rain‐on‐snow days under a warming climate over northern Eurasia. We found that rain‐on‐snow events mostly occur over European Russia during winter. Rain‐on‐snow days increase as air temperature increases and are primarily attributable to the increase in rainfall days. Air temperature is the primary cause for these changes, while the North Atlantic Oscillation has some influence on the rain on snow and rainfall over the northern part of European Russia. The magnitude of rain‐on‐snow increase ranges from 0·5 day to 2·5 days per degree Celsius increase in air temperature. Higher rates of increase in rain‐on‐snow days occur in the northern and eastern parts of European Russia where the air temperature is lower, in contrast to rainfall days which have higher rates at locations with higher air temperatures. This suggests that a decrease in snowfall days might be limiting the rate of increase in rain‐on‐snow events over warmer regions where the temperature is about − 8 °C or higher. This study also implies that rain‐on‐snow days will become more common over regions in which it is currently a rare event as air temperatures increase. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».