@article{oai:nipr.repo.nii.ac.jp:00010140,
 author = {Michael, C. Mackiewicz and Michael, C. Mackiewicz},
 issue = {3},
 journal = {Polar science, Polar science},
 month = {Aug},
 note = {Seasonal snow cover provides an effective insulating barrier, separating shallow soil (0.25 m) from direct localized meteorological conditions. The effectiveness of this barrier is evident in a lag in the soil temperature response to changing air temperature. The causal relationship between air and soil temperatures is largely because of the presence or absence of snow cover, and is frequently characterized using linear regression analysis. However, the magnitude of the dampening effect of snow cover on the temperature response in shallow soils is obscured in linear regressions. In this study the author used multiple linear regression (MLR) with dummy predictor variables to quantify the degree of dampening between air and shallow soil temperatures in the presence and absence of snow cover at four Greenland sites. The dummy variables defining snow cover conditions were z = 0 for the absence of snow and z = 1 for the presence of snow cover. The MLR was reduced to two simple linear equations that were analyzed relative to z = 0 and z = 1 to enable validation of the selected equations. Compared with ordinary linear regression of the datasets, the MLR analysis yielded stronger coefficients of multiple determination and less variation in the estimated regression variables., 季節の積雪は、直接の局所的な気象条件から浅い土(0.25m)を分ける有効な絶縁隔壁です。 この障壁の有効性は、気温の変更に対する地温反応中の遅れによって観察されます。 空気と地温の間のこの因果関係は大部分は積雪の存在か欠如により、線形回帰分析を使用して、頻繁に特徴づけられます。 しかしながら、積雪が浅い地温の回答率の上に持っている、湿る大きさは、線形回帰の中で不明瞭になります。 この研究は、ダミーの説明変数を備えた重回帰を使用して、変わる積雪の下で、4つのグリーンランド・サイトで空気および浅い地温の間に湿る程度の量を計ります。 ダミー変数、定義する積雪条件は、積雪の存在のための雪およびz=1の欠如用のz=0でした。 重回帰(MLR)は2つの単純な一次方程式になります。また、z=に比べて分析された時、0または1は、方程式選択の確認を考慮に入れます。 MLR結果は、積雪条件の下では、気温の対応する1°C変化への0.23°Cへの0.12の因数だけ地温が答えて、その一方で雪がない状態で、浅い地温が、0.44°Cに0.22の因数にそばに変わっていることを示します。},
 pages = {226--236},
 title = {A new approach to quantifying soil temperature responses to changing air temperature and snow cover},
 volume = {6},
 year = {2012}
}