Assessment of Climate Change with Remote Sensing Data on Snow and Ice Cover in the Rocky Mountains Glaciers
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Notice bibliographique
Résumé
The effects are assessed of climate change on the temperature, snow cover and precipitation on the Wapta Icefield, located in the Rocky Mountains between Alberta and British Columbia in western Canada. Using remote sensing data and regression analyses, the study focuses on spatial changes of the snow cover area during the warm months of June, July, and August from 1990 to 2021. Landsat 5 and 8 satellite imagery are used to analyze environmental changes in the study region using Google Earth Engine (GEE) coding on the GEE platform. Normalized Difference Snow Index (NDSI), with a threshold of 0.4, and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) indices are used to detect snow-covered areas and identify vegetation areas, respectively. In addition, ERA5 and Global Precipitation Measurement (GPM) data are used to study trends in air temperature and precipitation changes. Examination of air temperature changes using ERA5 data from 1988 ~ 2019 shows an increase of 0.9 ℃ in average temperature for the area at the 80% significance level. The total precipitation in this region using (GPM) data from 2001 to 2021 shows a decrease in trends of precipitation. The results of the changes in snow cover in the warm months of the year within the period of 1990 to 2021 show a decrease of 45% with a significance level of 95%. Furthermore, the changes in the extent of vegetation during this same period show the extent of vegetation in the region has increased by 84% with a significance level of 95% and a −0.6 coefficient, indicating a relatively strong negative correlation between the snow cover and the vegetation cover, indicating an expansion of vegetation in the region with the continued loss of glacial ice.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle