Hydroclimatic Analysis of Snowfall Trends Associated with the North American Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Research over the past several decades has indicated that snowfall has increased dramatically over portions of the past century across those areas of the Great Lakes region of North America that are subject to lake-effect snowfall. Within this study, time series of annual midwinter snowfall within lake-effect areas show evidence of a clear increase in both snowfall and snowfall frequency through a 40-yr period beginning in the early 1930s and ending in the early 1970s. The goal of the work presented here is to determine to what extent the apparent increases in lake-effect snowfall actually modified the winter hydroclimate of the areas. Simple hydroclimatic analysis of midwinter precipitation to the lee of Lakes Erie and Ontario for the period of significant snowfall increases suggests that the changes were a product of 1) a shift toward more precipitation events that were snowfall rather than rainfall, 2) an associated decrease in midwinter rainfall, 3) an increase in the intensity of individual snowfall events, and 4) an increase in the snowfall/snow water equivalence ratio. The balance was a small increase in total precipitation confined to areas in close proximity to the lakes across northeastern Ohio and western New York, while areas outside the regions generally experienced an overall decrease in midwinter precipitation. While the cause(s) of the snowfall trends remains elusive, the results of the work presented here suggest that no great long-term regional change occurred in the true wintertime seasonal hydroclimate of the lake-effect areas. Rather, much of the touted snowfall increase simply came at the expense of rainfall events to produce only small changes in total precipitation over the time period of significant snowfall increase.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».