The impact of clouds, land use and snow cover on climate in the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study uses 55 years of hourly observations of air temperature, relative humidity, daily precipitation, snow cover and cloud cover from 15 climate stations across the Canadian Prairies to analyze biosphere-atmosphere interactions. We will provide examples of the coupling between climate, snow cover, clouds, and land use. Snow cover acts as a fast climate switch. With the first snow fall, air temperature falls by 10 °C, and a similar increase in temperature occurs with snow melt. Climatologically, days with snow cover are 10 °C cooler than days with no snow cover in Alberta. However the interannual variability has a larger range, so that for every 10 % decrease in days with snow cover, the mean October to April climate is warmer by 1.4 to 1.5 °C. Snow cover also transforms the coupling between clouds and the diurnal cycle of air temperature from a boundary layer regime dominated by shortwave cloud forcing in the warm season to one dominated by longwave cloud forcing with snow cover. Changing agricultural land use in the past thirty years, specifically the reduction of summer fallowing, has cooled and moistened the growing season climate and increased summer precipitation. These hourly climate data provide a solid observational basis for understanding land surface coupling, which can be used to improve the representation of clouds and land-surface processes in atmospheric models.
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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 | 0,006 | 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 ».