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Enregistrement W2948857523 · doi:10.5194/tc-13-2693-2019

Regional influence of ocean–atmosphere teleconnections on the timing and duration of MODIS-derived snow cover in British Columbia, Canada

2019· article· en· W2948857523 sur OpenAlexafffundabout
Alexandre Bevington, Hunter E. Gleason, Vanessa N. Foord, William C. Floyd, Hardy P. Griesbauer

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensVancouver Island UniversityMinistry of ForestsUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSnowEnvironmental scienceModerate-resolution imaging spectroradiometerClimatologySnow coverPacific decadal oscillationCalibrationPhysical geographyMeteorologyGeographyGeologySea surface temperatureSatelliteStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use the twice-daily Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) snow cover product to study the regional influence of the Oceanic Niño Index (ONI) and Pacific Decadal Oscillation (PDO) on snow cover in British Columbia (BC). We apply a locally weighted regression (LOWESS) interpolation to the MODIS normalized difference snow index (NDSI) time series to detect the timing and duration of snow. We confirm the general consensus from many previous in situ studies that both ONI and PDO have significant impacts on snow cover in BC. We add to this knowledge by performing seasonal and regional analysis using established hydrozones and explore variation in our results by elevation bins of 500 m. We calibrated our method with in situ snow water equivalent (SWE) data and found an optimal NDSI threshold of 30 for detecting continuous snow cover. We separate automatic snow weather station data into calibration (75 %) and validation (25 %) subsets and obtain mean absolute errors between the MODIS and in situ observations for the start, end, and duration of 8.7, 8.9, and 13.1 d for the calibration data and 12.7, 12.6, and 16.6 d for the validation data, respectively. In general, the start date of snow is poorly correlated with both ONI and PDO, whereas the end date and duration are strongly negatively correlated. Regional patterns emerge wherein northern and southern BC are most correlated with the PDO and the ONI, respectively. These relationships are generally stronger at lower elevations and vary spatially. This study demonstrates that the suitability of ocean–atmosphere teleconnections as predictors of the timing and duration of snow varies throughout BC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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