White blanket, blue waters: Tracing El Niño footprints in Canada
Notice bibliographique
Résumé
• A comprehensive analysis of snow cover across Canada was done. • An assessment of El Niño and atmospheric, oceanic parameters was carried out. • Three recent El Niño and La Niña events were examined. • Long-term data were used to explore snow cover deviations in all provinces. • Impact of snow cover on water resources and the hydrological cycle was investigated. The El Niño Southern Oscillation (ENSO) significantly influences global climate patterns, with one of the strongest warm phases (El Niño) occurring in 2023, altering precipitation and temperature regimes. In this study, the spatiotemporal variability in snow cover across Canadian provinces from December 2023 to February 2024 relative to long-term averages is explored. The NOAA-OISST, NOAA-CSFV2, and MODIS MOD10A1 remote sensing datasets were selected to assess the impacts of El Niño on snow cover changes and the subsequent effects on water availability, agricultural productivity, the municipal water supply, natural ecosystems, and wildfire risk in Canada. An analysis of sea surface temperature anomalies in the equatorial Pacific revealed that El Niño intensity and progression are linked to regional snow cover deviations. Compared with the long-term average, Canada’s snow cover area experienced significant declines in December 2023, January 2024, and February 2024, with decreases of 135,938 km 2 (−7.43 %), 309,928 km 2 (−15.26 %), and 136,406 km 2 (−4.57 %), respectively. The findings indicate significant disparities among provinces, with Ontario, Quebec, and Manitoba experiencing marked decreases in snow cover, whereas in Saskatchewan and Alberta, initial increases were followed by subsequent variability. In British Columbia, a late-season increase in snow was observed, whereas minor changes were noted in the Maritime provinces and Northern territories. The findings of this study highlight the importance of snow cover as an important factor that has a considerable impact on the hydrological cycle and agricultural productivity, influences environmental health and economic resilience, and is crucial for both natural ecosystems and human livelihoods.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».