Identification of radiative and advective populations in Canadian temperature time series using the Linear Pattern Discrimination algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Long‐term high‐frequency air temperature time series, typically considered the most authoritative observed records for the detection of climate changes, appear physically heterogeneous by nature. We examine multiple Canadian air temperature records for the presence of physical heterogeneities, using the analysis of their diurnal temperature patterns as the main criterion for the separation of temperature series into ‘homogeneous’ populations. Based on the key differences observed in their diurnal air temperature patterns, two distinct populations of the air temperature sample are identified and assumed to be the result of different heat exchange mechanisms. The Linear Pattern Discrimination (LPD) algorithm, implemented in the R‐code, is introduced in this work and applied to 66‐year long hourly temperature records of 25 Canadian stations for the separation of the radiative temperature population from the advective temperature population and examination of incidences of specific, advective cases in air temperature data. The LPD analysis reveals a predominance of a remarkably warmer, radiatively driven air temperature regime. In contrast, the significantly colder and geographically controlled advective temperature regime plays a counterbalancing role on the overall magnitude of the midlatitude air temperature signal. Our findings suggest that a substantial temperature increase in annual averages of advective minima amplifies the effect of a positively shifted radiative temperature range, intensifying the overall heating observed in the Canadian North and northwestern regions.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».