Using a Multiyear Temporal Climate-Analog Approach to Assess Climate Change Impacts on Park Visitation
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Because of the perceived weather sensitivity of park visitation in Ontario, Canada, several previous assessments have examined the impact of climate change. However, these assessments have predominantly been based on modeling approaches (regression analysis). The current study uses a multiyear temporal climate-analog approach to reassess the impact of climate change on visitation to Pinery Provincial Park in southwestern Ontario based on the observed effects of historical climatic anomalies on park visitation from 2000 to 2016. Consideration was also given to major events such as the North American terror attacks on 11 September 2001 and the confounding effect that events such as this may have had on the results. There were no statistically significant relationships (at the 95% confidence level) between seasonal climatic anomalies and park visitation in Ontario during the winter or spring seasons. There was a weak statistical relationship between anomalously warm summer seasons and park visitation, when compared to summer seasons with climatically normal temperatures; however, the presence of nonclimatic variables may have confounded these results, producing a false positive. Autumn-season park visitation was most sensitive to climatic anomalies, with the warmest temperatures causing visitation to increase by 37%, the wettest conditions causing visitation to decrease by 11%, and the driest conditions resulting in a 24% increase. These observed seasonal temperature anomalies represent temporal climate analogs for projected climate change across the span of the twenty-first century. Thus, the results of this study suggest that previous assessments may have overestimated the positive impacts of projected climate change on park visitation in this region.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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