Historical Spatiotemporal Trends in Snowfall Extremes over the Canadian Domain of the Great Lakes Basin
Notice bibliographique
Résumé
The Laurentian Great Lakes Basin (GLB) is prone to snowfall events developed from extratropical cyclones or lake-effect processes. Monitoring extreme snowfall trends in response to climate change is essential for sustainability and adaptation studies because climate change could significantly influence variability in precipitation during the 21st century. Many studies investigating snowfall within the GLB have focused on specific case study events with apparent under examinations of regional extreme snowfall trends. The current research explores the historical extremes in snowfall by assessing the intensity, frequency, and duration of snowfall within Ontario’s GLB. Spatiotemporal snowfall and precipitation trends are computed for the 1980 to 2015 period using Daymet (Version 3) monthly gridded interpolated datasets from the Oak Ridge National Laboratory. Results show that extreme snowfall intensity, frequency, and duration have significantly decreased, at the 90% confidence level, more so for the Canadian leeward shores of Lake Superior than that of Lake Huron, for the months of December and January. To help discern the spatiotemporal trends is snowfall extremes, several trend analyses for lake-induced predictor variables were analysed for two cities, Wawa and Wiarton, along the snowbelts of Lakes Superior and Huron, respectively. These variables include monthly maximum and minimum air temperature, maximum wind gust velocity, lake surface temperature, and maximum annual ice cover concentration. Resultant significant increase in December’s maximum and minimum air temperature for the city of Wawa may be a potential reason for the decreased extreme snowfall trends.
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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 | 0,001 |
| 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 ».