The Climatological Context of Trends in the Onset of Northern Hemisphere Seasonal Snow Cover, 1972–2017
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several studies based on the longest remotely sensed record of Northern Hemisphere seasonal snow cover have indicated that its extent has increased over large areas of Eurasia and North America during the transition from summer to winter. Given current understanding of widespread warming trends, this finding is somewhat surprising. It has been suggested that these increases are artifacts of technological improvements in the data set's production. Alternatively, if such trends do reflect actual changes in the timing and location of snow onset, it follows that associations should exist with altered spatiotemporal patterns of atmospheric activity likely to influence the probability of snowfall. This study places significant onset trends during September to December between 1972 and 2017 within the context of means and trends of a range of relevant metrics of middle‐to‐lower tropospheric activity between 1972 and 2014, summarized from monthly reanalysis data. The results suggest that clear explanatory links exist between earlier (and later) onset, and patterns of trends in 500 hPa geopotential heights and sea level pressure, airflows at 500 and 850 hPa, atmospheric humidity, and near‐surface temperature. These findings suggest that most incidences of progressively earlier Eurasian snow cover result from northward advection of moisture by stronger southerly winds, driven by altered zonal gradients in geopotential height north of the Himalayan ranges. Over North America, moisture has been supplied primarily from maritime sources along zonal airflows induced by meridional gradients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».