A Third Generation of Homogenized Temperature for Trend Analysis and Monitoring Changes in Canada’s Climate
Notice bibliographique
Résumé
This study presents the development of a new dataset of homogenized temperature for use in trend analysis and monitoring climate change in Canada. This dataset contains daily data for 780 locations across the country: 508 locations with an active station (current observations) and long record (starting prior to 1990); 53 locations with an active station and short record (starting after 1990); and 219 locations with no current observations (station closed) but with more than 30 years of data. Daily observations from nearby sites were often merged into a single record to create a long time series. This new dataset includes observations taken at Reference Climate Stations and from the Canada Aviation Weather Services, which are used to extend past climate observations into recent times. First, the data were quality controlled. The daily minimum temperature was adjusted for the change in observing time at principal stations in 1961. Parallel daily data were used to detect non-climatic shifts when the observations from nearby sites were merged. Series of annual and seasonal mean temperatures were tested for homogeneity. Daily temperatures were adjusted using a quantile-matching procedure if needed. Two main causes of data inhomogeneity affecting the trends over the 1948–2018 and 1900–2018 periods were identified. First, the change in observing time in 1961 introduced a cold bias in the annual means of the daily minimum temperatures after 1961. Second, merging observations from airport stations with older records has often created an artificial decreasing shift in the unadjusted data because of the better exposure of the instruments at airport stations. This new homogenized dataset shows a slightly stronger warming than the unadjusted data: the trend in the annual mean temperature for Canada has changed from 1.69° to 1.74°C for 1948–2018, and the trend for southern Canada has changed from 1.32° to 1.62°C for 1900–2018 because of all the adjustments applied to daily temperature in this study.
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 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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».