Canadian In Situ Snow Cover Trends for 1955–2017 Including an Assessment of the Impact of Automation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Snow cover trends for Canada over the 1955–2017 period for the daily snow depth–observing network of Environment and Climate Change Canada (ECCC) are presented based on an updated quality-controlled historical daily in situ snow depth dataset. The period since approximately 1995 is characterized by a rapid decline in manual observations (loss of over 800 manual observing sites between 1995 and 2017) and an increasing number of automated stations equipped with sonic snow depth sensors. In 2017 these accounted for approximately 45% of the network and more than 80% of the snow depth–observing network north of latitude 55°N. Automated stations are characterized by more frequent missing and anomalous data than manual ruler observations, particularly at Arctic sites. A comparison of closely located automated sonic and manual ruler observations showed similar numbers of days with snow cover but the sonic sensors detected significantly lower snow depths. For time series analysis of annual snow cover variables, the systematic difference between ruler and sonic snow depth can be removed using a common 2003–2016 reference period to compute snow cover anomalies. The updated trend results are broadly similar to previously published assessments showing long-term decreases in annual snow cover duration (SCD) and snow depth over most of Canada, with the largest decreases observed in spring snow cover and seasonal maximum snow depth (SDmax). Significant declines in SCD and SDmax of −1.7 (±1.1) days decade-1 and −1.8 cm (±0.8) cm decade−1 were observed in the Canada–averaged series over the 1955–2017 period. These trends mainly reflect snow cover conditions over southern Canada where the observing network is concentrated and where there are significant negative correlations between snow cover and winter air temperature. Declining numbers of stations reporting snow depth, issues with sonic sensor data quality, and systematic differences between ruler and sonic sensor measurements are major challenges for continued climate monitoring with the current ECCC snow depth–observing network.
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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) | 0,001 | 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 découle