Evolution of Winter Temperature in Toronto, Ontario, Canada: A Case Study of Winters 2013/14 and 2014/15
Notice bibliographique
Résumé
Globally, 2014 and 2015 were the two warmest years on record. At odds with these global records, eastern Canada experienced pronounced annual cold anomalies in both 2014 and 2015, especially during the 2013/14 and 2014/15 winters. This study sought to contextualize these cold winters within a larger climate context in Toronto, Ontario, Canada. Toronto winter temperatures (maximum T max , minimum T min , and mean T mean ) for the 2013/14 and 2014/15 seasons were ranked among all winters for three periods: 1840/41–2015 (175 winters), 1955/56–2015 (60 winters), and 1985/86–2015 (30 winters), and the average warming trend for each temperature metric during these three periods was analyzed using the Mann–Kendall test and Thiel–Sen slope estimation. The winters of 2013/14 and 2014/15 were the 34th and 36th coldest winters in Toronto since record-keeping began in 1840; however these events are much rarer, relatively, over shorter periods of history. Overall, Toronto winter temperatures have warmed considerably since winter 1840/41. The Mann–Kendall analysis showed statistically significant monotonic trends in winter T max , T min , and T mean over the last 175 and 60 years. These trends notwithstanding, there has been no clear signal in Toronto winter temperature since 1985/86. However, there was a statistically significant increase in the diurnal temperature range in that period, indicating an expansion of winter extremes. It is proposed that the possible saturation of urban heat island–related warming in Toronto may partially explain this increase in variation. Also, anomalies in the position of the polar jet stream over Toronto during these cold events are identified. No direct influence of major teleconnections on Toronto winter temperature is found.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».