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Enregistrement W1029104004

North Atlantic multidecadal to centennial variability in a model and a marine proxy dataset

2013· dissertation· en· W1029104004 sur OpenAlexfundno aff
Jennifer Mecking

Notice bibliographique

RevueHelmholtz Centre for Ocean Research Kiel (GEOMAR) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésClimatologyAtlantic multidecadal oscillationPredictabilitySea surface temperatureProxy (statistics)North Atlantic oscillationClimate modelPacific decadal oscillationEnvironmental scienceOceanographyLatitudeGeographyClimate changeGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variability on decadal and longer timescales is of great interest in climate research due to it’s socio-economic impacts, potential for predictability and masking of anthroprogenic global warming. Observational evidence of multidecadal variability in the North Atlantic exists in the sea surface temperature (SST), often referred to as the Atlantic Multidecadal Variability (AMV), and also in the atmosphere, for example seen in sea level pressure variations associated with the North Atlantic Os- cillation (NAO). Observational oceanic data on these timescales is mainly restricted to the surface, does not extend past the last 145 years and becomes quite sparsely sampled in the higher latitudes in the earlier years. Hence, to increase our understanding of climate variability on these timescales it is essential to turn to both proxy and model data. The first part of this thesis focuses on an annually-resolved proxy record (1818- 1967) of Mg/Ca variations from a North Pacific/ Bering Sea coralline alga. Not only does the algal Mg/Ca have a very strong connection to the local winter SST and a lagged relation to the Aleutian Low it also it has a correlation of -0.87 with the winter NAO and 0.60 with the AMV index on decadal timescales. The link can explain the coherence of decadal North Pacific and AMV, as suggested by earlier studies using climate models and in the limited observational data. The second part of the thesis focuses on the ocean general circulation model, NEMO to better understand AMV. For this purpose the model was forced only with the atmospheric patterns associated with the NAO, both from the observed NAO index and from a 2000 year long white NAO index. Focusing on key ocean circulation patterns, we show that the Atlantic Meridional Overturning Circula- tion (AMOC) and sub-polar gyre (SPG) strength have a red noise response but no dominant timescale, providing no evidence for a oscillatory ocean-only mode of variability. The time derivative of both the AMOC at 30◦N and SPG strength show a strong, almost linear relation to the NAO for timescales longer than 86 and 15 years, respectively. The different response characteristics are confirmed by constructing simple statistical models that show AMOC and SPG variability can be reconstructed by integrating the NAO index by the previous 53 and 10 winters, respectively. Alternatively, the AMOC and the SPG strength can be reconstructed with auto-regressive (AR) models of order seven and five, respectively. A closer look at the ocean model response of the 2000 year long ocean model integration shows three distinct timescales of variability. The first, an interannual timescale with variability shorter than 15 years, can be mainly related to Ekman dynamics. Secondly, the multidecadal timescale, 15-65 years, is mainly concentrated in the SPG and is controlled by temperature variability. Finally, the centennial timescales, with variability longer than 65 years, can be attributed to the ocean being in a series of quasi-equilibrium with the forcing. The statistical models presented in this thesis to reconstruct the AMOC and SPG strength on multidecadal and longer timescales can be useful for prediction and model inter-comparision.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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