Spatial modeling of extreme temperature in the Canadian Prairies using max-stable processes
Notice bibliographique
Résumé
The Prairie region of Canada is an agriculture-intensive area and is strategic to Canada's food security. Moisture deficit due to extreme temperatures leading to high evapotranspiration can have significant impacts on water availability, resulting in poor crop yield. The primary objective of this study is to quantify the spatial structure and dependency of extreme temperatures by employing Max-Stable Process (MSP) modeling on daily annual maximum temperature data spanning 1970–2020. The spatial trend surface of the marginal parameters of the Spatial Generalized Extreme Value (SGEV) shows that geographical coordinates, topography due to the Rocky Mountains, and proximity (Euclidean distance) to Hudson Bay are important covariates in capturing the spatial trend of extreme temperatures. Furthermore, through the SGEV, important products such as the point-wise return periods and levels were derived using the best selected model as determined by Takeuchi's information criteria. The return levels show that the southern portion of the Canadian Prairies shows a consistent increase in extreme temperature for all the return periods. The results show that all the return periods mentioned above have extreme temperatures exceeding 37 °C in the southern portion of the Canadian Prairies. An unconditional simulation using the fitted MSP model provided various realizations of temperature extremes. The results from this study provide important insights into extreme temperatures in this important region, where water resources management is crucial. This study will be beneficial to the hydrologists, water resource specialists, climate change scientists and policy makers involved in the monitoring of extreme events in the Canadian Prairies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».