Declining North American snow cover ablation frequency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract At a continental scale, trends in aggregate ablation frequency inform changes in snow cover extent, however the variability and trends in the frequency and magnitude of snow ablation events at regional scales are less well understood. Determining such variability is critical in describing regional hydroclimate, where snow ablation can influence streamflow, soil moisture and groundwater supplies. This study uses a gridded dataset of United States and Canadian snow ablation events derived from 1960 to 2009 surface observations to examine spatial and temporal variations of snow ablation frequency. Here, we show a relatively narrow band of peak ablation frequency seasonally advances and recedes over North America, forced by variations in snow depth and meteorological conditions suitable for ablation. Particularly in more moist regions away from the continent's interior, hydrologically relevant ablation events of at least 10.0 cm occur on an approximately yearly basis. Collectively, ablation events became significantly less frequent with time, where events specifically in the Appalachians and in Great Lakes regions declined by as much as 75% over the 50‐year period. Decreases in ablation frequency across the study region are primarily driven by significant decreases in snow cover, inhibiting the potential for ablation to occur due to a lack of sufficiently deep snowpacks. These results point to important snow cover related changes in the hydrologic cycle in a warming climate and highlight specific areas of interest where more localized analysis of ablation trends and forcing mechanisms would be appropriate.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».