Variations of Climate, Surface Energy Budget, and Minimum Snow/Ice Extent over Canadian Arctic Landmass for 2000–16
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Snow and ice over land are important hydrological resources and sensitive indicators of climate change. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) dataset at 250-m spatial resolution generated at the Canada Centre for Remote Sensing (CCRS) is used to derive the annual minimum snow and ice (MSI) extent over the Canadian Arctic landmass over a 17-yr time span (2000–16). The smallest MSI extent (1.53 × 105 km2) was observed in 2012, the largest (2.09 × 105 km2) was observed in 2013; the average value was 1.70 × 105 km2. Several reanalyses and observational datasets are assessed to explain the derived MSI variations: the ERA-Interim reanalysis, North American Regional Reanalysis (NARR), Clouds and the Earth’s Radiant Energy System (CERES) radiative fluxes, and European Space Agency’s GlobSnow dataset. Comparison with the Randolph Glacier Inventory (RGI) showed two important facts: 1) the semipermanent snowpack in the Canadian Arctic that persists through the entire melting season is a significant component relative to the ice caps and glacier-covered areas (up to 36% or 5.58 × 104 km2), and 2) the MSI variations are related to variations in the local climate dynamics such as warm season average temperature, energy fluxes, and snow cover. The correlation coefficients (absolute values) can be as high as 0.77. The reanalysis-based MSI estimates agree with satellite MSI results (average bias of 2.2 × 103 km2 or 1.3% of the mean value).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».