Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI: 10.1002/joc.1247 DEVELOPMENT OF SCALE-FREE CLIMATE DATA FOR WESTERN CANADA FOR USE IN RESOURCE MANAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
Applying climate data in resource management requires matching the spatial scale of the climate and resource databases. Interpolating climate data in mountainous regions is difficult. In this study, we present methodology to generate scale-free climate data through the combination of interpolation techniques and elevation adjustments. We apply it to monthly temperature and precipitation normals for 1961–90 produced by the Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) for British Columbia, Yukon Territories, the Alaska Panhandle, and parts of Alberta and the United States. Equations were developed to calculate biologically relevant climate variables including various degree-days, number of frost-free days, frost-free period, and snowfall from monthly temperature and precipitation data. Estimates of climate variables were validated using an independent dataset from weather stations that were not included in the development of the model. Weather station records generally agreed well with estimated climate variables and showed significant improvements over original PRISM climate data. A stand-alone MS Windows application was developed to perform all calculations and to integrate future climate predictions from various global circulation models. We demonstrate the use of this application by showing how climate change may affect lodgepole pine seed planning zones for reforestation in British Columbia. Copyright 2006 Royal Meteorological Society.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,709 | 0,629 |
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 ».