Remote Sensing of Local Warming Trend in Alberta, Canada during 2001–2020, and Its Relationship with Large-Scale Atmospheric Circulations
Notice bibliographique
Résumé
Here, the objective was to study the local warming trend and its driving factors in the natural subregions of Alberta using a remote-sensing approach. We applied the Mann–Kendall test and Sen’s slope estimator on the day and nighttime MODIS LST time-series images to map and quantify the extent and magnitude of monthly and annual warming trends in the 21 natural subregions of Alberta. We also performed a correlation analysis of LST anomalies (both day and nighttime) of the subregions with the anomalies of the teleconnection patterns, i.e., Pacific North American (PNA), Pacific decadal oscillation (PDO), Arctic oscillation (AO), and sea surface temperature (SST, Niño 3.4 region) indices, to identify the relationship. May was the month that showed the most significant warming trends for both day and night during 2001–2020 in most of the subregions in the Rocky Mountains and Boreal Forest. Subregions of Grassland and Parkland in southern and southeastern parts of Alberta showed trends of cooling during daytime in July and August and a small magnitude of warming in June and August at night. We also found a significant cooling trend in November for both day and night. We identified from the correlation analysis that the PNA pattern had the most influence in the subregions during February to April and October to December for 2001–2020; however, none of the atmospheric oscillations showed any significant relationship with the significant warming/cooling months.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».