Climatology and Interannual Variability in the Intensity of Synoptic-Scale Processes in the North Atlantic from the NCEP–NCAR Reanalysis Data
Notice bibliographique
Résumé
North Atlantic synoptic-scale processes are analyzed by bandpassing 6-hourly NCEP-NCAR reanalysis data for several synoptic ranges corresponding to ultrahigh-frequency variability (0.5-2 days), synopticscale variability (2-6 days), slow synoptic processes (6-12 days), and low-frequency variability (12-30 days). Climatological patterns of the intensity of synoptic processes are not collocated for different ranges of variability, especially in the lower troposphere. Intensities of synoptic processes demonstrate opposite trends between the North American coast and in the northeast Atlantic. Although north of 40N the intensity of ultrahigh-frequency variability and synoptic-scale processes show similar interannual variability, further analysis indicates that secular changes, and decadal-scale and interannual variability in the intensities of synoptic processes may not be necessarily consistent for different synoptic timescales. Magnitudes of winter ultrahigh-frequency variability are highly correlated with the intensity of synoptic-scale processes in the 1960s and early 1970s. However, they show little agreement with each other during the last two decades, pointing to the remarkable change in atmospheric variability over the North Atlantic in late 1970s. North Atlantic ultrahigh-frequency variability in winter is highly correlated with surface temperature gradient anomalies in the Atlantic-American sector. These gradients are computed from the merged fields of SST and surface temperature over the continent. They demonstrate a dipolelike pattern associated with the North American coast on one hand, with the subpolar SST front and continental Canada on the other. High-frequency variability and its synoptic counterpart demonstrate different relationships with the North Atlantic Oscillation. Reliability of these results and their sensitivity to the filtering procedures are addressed by comparison to radiosonde data and application of alternative filters.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».