A spatio-temporal analysis of trends in Northern Hemisphere seasonal snow-cover, 1971-2017
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal snow-cover (SSC) substantially alters surface physical properties over the Northern Hemisphere (NH). It modulates processes within the energy and water cycles, thereby influencing climatology, hydrology, geomorphology and ecology. In spring and summer, snowmelt provides an essential resource for humankind. The identification, quantification and explanation of changing spatial and temporal distributions of SSC helps to predict future impacts on natural and human environments, and informs development of mitigation and adaptation strategies. Because SSC is spatially and temporally heterogeneous, meaningful estimation of trends in its distribution and duration is dependent on long records of remotely-sensed imagery. The Rutgers University Global Snow Laboratory and the United States’ National Oceanic and Atmospheric Administration provide the longest such archive (NOAA-Rutgers Snow Archive, NRSA), dating from 1966. However, several studies have raised questions about the credibility of the signs and magnitudes of trends derived from the NRSA, suggesting that they may be artifacts of technological improvements introduced in 1999. This dissertation improves the spatial resolution at which NH SSC extent and duration trends during the NRSA’s longest continuous section (since 1971) are reported, building on previous hemispheric and continental studies. It demonstrates that the magnitudes of area-related trends are sensitive to assumptions adopted when estimating SSC extent from the NRSA, and that these sensitivities vary spatially. The study assesses whether temporal trajectories of SSConset trends imply abrupt changes in 1999, particularly over more complex terrain, and finds no evidence of this. It also explores the broader climatological contexts of these trends, together with estimated departures from mean conditions. Evidence is presented at monthly intervals for causative chains linking advection of mid-tropospheric warming from lower to higher latitudes, consequent inception of climatologically novel airflows, and the incidence of significant SSConset trends of both signs. Earlier onset of snow-dominated conditions is found to be driven by augmented moisture advected from lower latitudes (in eastern Eurasia) or zonally from oceanic sources (in North America) over regional monthly mean 0°C isotherms. Delayed onset is associated with drier or warmer airflows. These findings support the interpretation that the NRSA-based trends are plausible within their spatial and temporal contexts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 ».