Relative snowpack response to elevation, temperature and precipitation in the Crown of the Continent region of North America 1980-2013
Notice bibliographique
Résumé
Water availability in western Canada and the United States is dependent on the accumulation of snowpack in the montane regions and threatened by increased winter temperature and more precipitation as rain linked to climate change. In order to make reasoned decisions to adapt to climate change managers require knowledge of the role of temperature and precipitation in SWE development and data to distinguish the relative retention response of snowpack regions to expected temperature and precipitation regime shifts at the watershed scale. Using the Daymet interpolated 1 km2 dataset, effects of elevation, temperature (Tmax, Tmin and Tavg) and precipitation on April 1 SWE in the Crown of the Continent were tested by linear regression and Kendall correlation. Changes in Daymet estimated snow water equivalent (SWE) in response to increased temperatures and changes in precipitation were estimated in two ways: 1) comparing April 1SWE in the 11 warmest (mean Tmax February) and driest (mean precipitation January to March) years with the 22 cooler/wetter years 1981-2013 and 2) SWE retention from April 1 to June 1 over the period 1980 to 2013 across 120 watersheds in a major continental headwater region, the Crown of the Continent of North America. Historical analysis of period warm year April 1 SWE was assumed to indicate the recent impact of warmer winter temperatures. Changes in snowpack April 1 to June 1 reflected likely effects on peak runoff and were, therefore, also relevant for future climate change adaptation considerations. Winter (JFM) precipitation proved more influential than temperature in shaping April 1 SWE response at the regional scale. Of the three factors, elevation was most positively associated with April 1 SWE at the watershed scale. Temperature and precipitation influenced SWE accumulation and persistence at the watershed scale, but higher precipitation was more closely associated with higher April 1 SWE retention. Ranking of watershed snowpack retention in warm and dry years, combined with spring snowpack retention offers data to assist identification of watersheds with greatest snowpack persistence in the face of anticipated climate change effects.
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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 | 0,000 | 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 ».