| Summary: | This study provides an analysis of six years of daily air temperature data collected using 16 HOBO® UA-002-64 Pendant data loggers placed along a 280 km transect in southwestern Yukon and northern British Columbia. Correlation and time series analyses, including Seasonal Decomposition of Time Series by Loess (STL) methods, revealed very high correlations among all data series at daily to annual timescales. The two meteorological stations in the region are found to be generally representative of the greater area, and local temperature variability appears to be predominantly determined by synoptic-scale weather patterns. The annual temperature cycle in this region is complex and has annually repeating components at all study sites across the region. The analysis of daily data using the STL method can provide new insight into climate time series and enhance our ability to observe patterns and extremes in temperatures across varying spatial and temporal scales. Data loggers provide a cost-effective way of obtaining similar (and sometimes higher-quality) information compared to meteorological stations or gridded global datasets. Cette étude présente l’analyse de données sur la température de l’air prélevées au cours de six années à l’aide de 16 enregistreurs de données HOBOMD UA-002-64 Pendant le long d’un transect de 280 km situé dans le sud-ouest du Yukon et le nord de la Colombie-Britannique. L’analyse des corrélations et des séries temporelles, faisant notamment appel aux méthodes de décomposition saisonnière des séries temporelles de Loess (STL), ont révélé de très fortes corrélations entre toutes les séries de données aux échelles de temps allant de quotidiennes à annuelles. Les deux stations météorologiques de la région sont généralement représentatives de la grande région, et la variabilité des températures locales semble principalement déterminée par le régime climatique à l’échelle synoptique. Dans cette région, le cycle des températures annuelles est complexe. Il comprend des composantes récurrentes annuellement à tous les sites étudiés, à la grandeur de la région. L’analyse des données quotidiennes à l’aide de la méthode STL peut donner une nouvelle perspective des séries temporelles climatiques et rehausser notre capacité à observer les tendances et les extrêmes de températures pour des échelles spatiales et temporelles variées. Les enregistreurs de données constituent une manière économique d’obtenir des renseignements similaires (et parfois de meilleure qualité), comparativement aux données des stations météorologiques ou aux ensembles de données globales sous forme de valeurs aux points de grille.
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