Precipitation and Temperature Trends and Cycles Derived from Historical 1890–2019 Weather Data for the City of Ottawa, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Patterns in historical climate data were analyzed for Ottawa, Ontario, Canada, for the interval 1890–2019. Variables analyzed included records of annual, seasonal, and extreme temperature and precipitation, diurnal temperature range, and various environmental responses. Using LOWESS regressions, it was found that annual and seasonal temperatures in Ottawa have generally increased through this interval, precipitation has shifted to a less snowy, rainier regime, and diurnal temperature variation has decreased. Furthermore, the annual growing season has lengthened by 23 days to ~163 days, and the annual number of frost-free days increased by 13 days to ~215 days. Despite these substantial climatic shifts, some variables (e.g., extreme weather events per year) have remained largely stable through the interval. Time-series analyses (including multitaper spectral analysis and continuous and cross wavelet transforms) have revealed the presence of several strong cyclical patterns in the instrumental record attributable to known natural climate phenomena. The strongest such influence on Ottawa’s climate has been the 11-year solar cycle, while the influence of the El Niño-Southern Oscillation, Arctic Oscillation, North Atlantic Oscillation, and Quasi-Biennial Oscillation were also observed and linked with the trends in annual, seasonal, and extreme weather. The results of this study, particularly the observed linkages between temperature and precipitation variables and cyclic climate drivers, will be of considerable use to policymakers for the planning, development, and maintenance of city infrastructure as Ottawa continues to rapidly grow under a warmer, wetter climate regime.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».