Classification of Clustered Snow Off Dates Over British Columbia, Canada, from Mean Sea Level Pressure
Notice bibliographique
Résumé
Atmosphere–ocean teleconnections influence the accumulation and melt of snow in western Canada and can be useful in seasonal forecasting of snowmelt and runoff. Interannual variation in these atmosphere–ocean modes has been shown to influence the accumulation and melt of snow within British Columbia (BC), Canada. We investigate fall mean sea level pressure (MSLP) globally as a predictor of remotely sensed snowmelt dates within BC. We use the last day of continuous snow cover (SDoff) detected from time series satellite imagery acquired by the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer for the hydrological years 2000–2018. It has been shown that SDoff is correlated with continuous snow duration and is also of interest to seasonal forecasters. Global MSLP from the Fifth major global reanalysis produced by the European Centre for Medium-range Weather Forecasts was obtained over hydrological years 1979–2018. An S-mode (time versus location) principal component analysis was carried out on both datasets. The SDoff principal component scores were grouped using a k-means clustering routine. Using evolutionary feature selection, the subset of MSLP principal components that provided good linear discrimination of the SDoff clusters were found. We explore the atmospheric MSLP principal components that influence the timing of snowmelt over BC and use them to predict the SDoff clusters at a seasonal lead time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».