Wavelet analysis of precipitation extremes over Canadian ecoregions and teleconnections to large‐scale climate anomalies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To detect significant interannual and interdecadal oscillations and their teleconnections to large‐scale climate anomalies such as El Niño–Southern Oscillation (ENSO), Pacific Decadal Oscillation (PDO), and North Atlantic Oscillation (NAO), monthly and seasonal maximum daily precipitation (MMDP and SMDP) from 131 stations across Canada were analyzed by using variants of wavelet analysis. Interannual (1–8 years) oscillations were found to be more significant than interdecadal (8–30 years) oscillations for all selected stations, and the oscillations are both spatial and time‐dependent. Similarly, the significant wavelet coherence and the phase difference between leading principal components of monthly precipitation extremes and climate indices were highly variable in time and in periodicity, and a single climate index explains less than 40% of the total variability. Partial wavelet coherence analysis shows that both ENSO and PDO modulated the interannual variability and PDO modulated the interdecadal variability, of MMDP over Canada. NAO is correlated with the western MMDP at interdecadal scale and the eastern MMDP at interannual scale. The composite analysis shows that precipitation extremes at about three fourths of the stations have been significantly influenced by ENSO and PDO patterns, while about one half of the stations by the NAO patterns. The magnitude of SMDP in extreme El Niño years, and extreme PDO event of positive phase, was mostly lower (higher) over the Canadian Prairies in summer and winter (spring and autumn) than in extreme La Niña years. Overall, the degree of influence of large‐scale climate patterns on Canadian precipitation extremes varies by season and by region.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».