Three hundred years of snowpack variability in southwestern British Columbia reconstructed from tree‐rings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent snow droughts in southwestern British Columbia (BC), Canada, have reduced seasonal streamflow during the typically dry late‐spring and summer months, leading to socio‐economic and ecological impacts that draw attention to the impending consequences of climate change. Knowledge of annual winter snowfall variability within this region is largely derived from a sparse network of short‐duration (≤50 years) snow survey stations. In this paper, we develop an annual April 1 snow water equivalent (SWE) reconstruction from living tree‐ring chronologies that offer a perspective on long‐term natural snowpack variability. The dendrohydrological model estimates the first principal component April 1 SWE for the southwestern regions of BC to 1711. Spectral analysis identified dominant multidecadal April 1 SWE variability over the pre‐instrumental period. The reconstruction successfully captures known instrumental period influences of La Niña oscillations on reconstructed SWE, suggesting that our tree‐ring based the reconstruction has the potential to provide insights on pre‐instrumental ocean–atmosphere links with southwestern BC snowpack dynamics. Runs analysis suggests pre‐instrumental snow droughts have been more than twice as long in duration and severity than during the observed period which indicates the instrumental record may not capture the full range of April 1 SWE variability. The reconstruction provides the first high‐resolution description of SWE over the past 300 years in southwestern BC and is of immediate use to regional water resource managers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».