Update of Canadian Historical Snow Survey Data and Analysis of Snow Water Equivalent Trends, 1967–2016
Notice bibliographique
Résumé
In situ observations of snow water equivalent (SWE) from manual snow surveys and automated sensors are made at approximately 1000 sites across Canada in support of water resource planning for flood control and hydroelectricity production. These data represent an important source of information for research (e.g., validation of hydrological and climate models), for applied studies (e.g., ground snow loads), and for climate monitoring. This note describes the process to update a Canadian historical snow survey dataset to 2016 and the production of a 0.1° gridded version for research applications. Analysis of trends in SWE, snow depth (SD), and density over the 50-year period from 1967 to 2016 revealed large spatial variability in trend sign and strength, with a relatively small percentage of points showing statistically significant trends. Where SWE and SD trends were significant, they tended to be negative, which is consistent with previous investigations of snow cover changes in Canada. The results show evidence of a latitudinal dependence in SWE trends, with the largest negative trends occurring over lower latitudes, and a tendency for mainly positive trends in Arctic SWE, which is consistent with observations from Russia and climate model projections of the response of Arctic snow cover to climate warming. Arctic sites also showed evidence of an increasing trend in 1 April snowpack density of 6.6 kg m−3 per decade but little corresponding change in SD. This has potentially important consequences for the soil thermal regime because it provides a cooling influence from an increase in the snowpack effective thermal conductivity. The snow survey dataset is available from the Government of Canada Open Data portal.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».