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Enregistrement W4386495769 · doi:10.1080/07055900.2023.2251938

Characteristics of Rain-Snow Transitions Over the Canadian Rockies and their Changes in Warmer Climate Conditions

2023· article· en· W4386495769 sur OpenAlexafffundvenueabout
Julie M. Thériault, Nicolas R. Leroux, Obert Tchuem Tchuente, Ronald E. Stewart

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundCanada Research Chairs
Mots-clésSnowClimate changeEnvironmental sciencePhysical geographyClimatologyRain and snow mixedGeographyGeologyMeteorologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The southern Canadian Rockies are prone to extreme precipitation that often leads to high streamflow, deep snowpacks, and avalanche risks. Many of these precipitation events are associated with rain–snow transitions, which are highly variable in time and space due to the complex topography. A warming climate will certainly affect these extremes and the associated rain–snow transitions. The goal of this study is to investigate the characteristics and variability of rain–snow transitions aloft and how they will change in the future. Weather Research and Forecasting (WRF) simulations were conducted from 2000 to 2013 and these were repeated in a warmer pseudo-global warming (PGW) future. Rain–snow transitions occurred aloft throughout the year over the southern Canadian Rockies, but their elevations and depths were highly variable, especially across the continental divide. In PGW conditions, with future air temperatures up to 4–5°C higher on average over the Canadian Rockies, rain–snow transitions are projected to occur more often throughout the year, except during summer. The near-0°C conditions associated with rain–snow transitions are expected to increase in elevation by more than 500 m, resulting in more rain reaching the surface. Overall, this study illustrates the variability of rain–snow transitions, which often impact the location of the snowline. This study also demonstrates the non-uniform changes under PGW conditions, due in part to differences in the types of weather patterns that generate rain–snow transitions across the region.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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