Climatic variation characteristics in cold winter over Northeast China,1961—2010
Notice bibliographique
Résumé
According to the China national standard of warm winter grade,define the grade of single station and regional cold winter(CW)and propose the CW intensity index(CWII)and the CW severity index(CWSI).Based on the recorded data of 90 meteorological stations over Northeast China during 1961—2010,analyze the spatio-temporal variations of CW.The results show that the mean temperature of each station in winter shows a clear increasing trend with the value of 0.02℃~0.94℃ per ten years over Northeast China in the last 50 years.The positive amplitude gradually increases from west to east.The mean temperature of the entire region in winter also shows an obvious increasing trend with the value of 0.55℃ per ten years.The CW frequency for single station is 30%~48% with a decreasing trend on the southeast-northwest-northeast direction.CWII of each station is within the range of 1.18~2.20 over Northeast China in the last 50years.However,the distribution of CWII is complex and shows a non-obvious spatial pattern.CWSI of each station is in the range of 0.22~0.68 with a weakened trend on the southeast-northwest-northeast direction.Regional cold winter index has an obvious decreasing trend with the value of-10.47% per ten years.The change trend is significant at the 0.05 confidence level.La Nina phenomenon may not have obvious effect on the occurrence of CW in Northeast China.The Arctic Oscillation negative anomalies may be the main reason for the cold winter events over Northeast China.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».