Outdoor Ice Rinks in Ontario, Canada—An Oversimplified Model for Ice Water Equivalent and Operational Duration to Evaluate Changing Climate
Notice bibliographique
Résumé
Outdoor ice rinks have long been a staple for inexpensive exercise and entertainment in cold environments. However, the possible deterioration of or impact on outdoor ice rinks from a changing climate is poorly understood due to no or little monitoring of data of such facilities. To investigate long-term changes in ice rinks over recent decades, an energy-balance-based ice rink model (with three versions considering precipitation and melt) was applied to a simulated ice rink for two representative area—Dorset of south-central Ontario and the Experimental Lakes Area (ELA) of northwestern Ontario, Canada. The model was calibrated and tested using four-year ice rink data (since limited data are available) and applied to a 40-year period starting in 1978 to reproduce the dates of rink-on and rink-off, rink duration in a season, and ice water equivalent under daily climate inputs, and to illustrate any changing trend in these variables, i.e., the ice rink responses to changed climate. Results showed no clear trend in any ice rink features over four decades, attributed to winter temperature that did not increase substantially (a weak driver), no change in events of rain-on-ice and snowfall-on-rink, and reduced wind speed (possibly slowing ice melting). This is the first trial of a physically based rink model to evaluate outdoor ice rinks. More in situ monitoring and in-depth modelling are necessary, and this model can help guide the monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».