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Enregistrement W4410264242 · doi:10.1016/j.wace.2025.100778

High-latitude lake influence on highly concentrated precipitation from cold-season storms in western Canada

2025· article· en· W4410264242 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueWeather and Climate Extremes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésStormPrecipitationClimatologyEnvironmental scienceWinter stormLatitudeHigh latitudeMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

: Cold-season (October–March) storms, particularly severe snowstorms, are responsible for significant economic losses and have crucial impacts on freshwater availability and ecosystems in high-latitude North America. These snowstorms also contribute to destructive floods during rapid snowmelt. Thus, ecosystems and water infrastructure in Canada are highly sensitive to changes in cold-season storms under global warming. This study employs an object-based approach, specifically utilizing a storm-tracking algorithm, to investigate how cold-season storm precipitation in western Canada responds to climate change under a worst-case warming scenario. In the entire study area, peak daily precipitation greater than 50 mm day −1 within storms significantly increases in both warm and cold seasons. The most extreme storms with highly concentrated precipitation (that is, storms with the precipitation intensity 5 times greater at the storm center compared to the area-averaged intensity), are expected to become more frequent in the future, particularly in the coastal regions and inland lake regions. More importantly, by analyzing the top 20 storms with the highest peak daily precipitation, we found that in the future, lakes will contribute more moisture to the atmosphere through increased evaporation, thereby intensifying the moisture supply and enhancing storm precipitation. Additionally, our findings indicate that future cold-season storms with highly concentrated precipitation may not increase evenly across each month. Warmer lakes in autumn, due to their high thermal inertia, will continue to provide significant local moisture to the atmosphere, which is crucial for the formation of highly concentrated precipitation. These findings suggest significant implications for understanding and predicting the impacts of climate change on storm dynamics and precipitation patterns over inland lakes.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,511

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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