A spatio-temporal analysis of trends in Northern Hemisphere snow-dominated area and duration, 1971–2014
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Seasonal snow-cover modulates water and energy budgets across large areas of the Northern Hemisphere. Previous research, based on satellite imagery interpreted and curated by the Rutgers University Snow Laboratory, has identified significant negative and positive trends in annual snow-covered duration and area at hemispheric and continental scales between 1971 and 2014. This study uses the same dataset to generate more detailed descriptions of spatial variations in these trends, maps intraannual variations in sign, statistical significance and strength, and quantifies associations with latitude and elevation. It also considers the limitations and uncertainties associated with a binary classification of this type, and the implications for trend magnitudes of adopting alternatives to the conventional assumption of 100% (0%) actual fractional snow-covered area in ‘snow-covered’ (‘snow-free’) spatial units at different stages of the snow-season. This prompts adoption of alternative terminology, referring to ‘snow-dominated’ area and duration. In response to questions about the dataset's veracity raised by some prior studies, it discusses climatological factors of potential relevance in explaining spatio-temporal trend patterns, and considers how biases might possibly have been introduced as a result of extraneous influences.
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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 | 0,000 | 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 ».