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Enregistrement W1931725776 · doi:10.1002/2013jc009232

Evaluation of Labrador Sea Water formation in a global Finite-Element Sea-Ice Ocean Model setup, based on a comparison with observational data

2014· article· en· W1931725776 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick Scholz, Dagmar Kieke, Gerrit Lohmann, Monica Ioniță, Monika Rhein

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftMet Office
Mots-clésGeologyClimatologyTemperature salinity diagramsForcing (mathematics)Sea iceWater massSalinityOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The deep water formation in the Labrador Sea is simulated with the Finite-Element Sea-Ice Ocean Model (FESOM) in a regionally focused, but globally covered model setup. The model has a regional resolution of up to 7 km, and the simulations cover the time period 1958–2009. We evaluate the capability of the model setup to reproduce a realistic deep water formation in the Labrador Sea. Two classes of modeled Labrador Sea Water (LSW), the lighter upper LSW (uLSW) and the denser deep LSW (dLSW), are analyzed. Their layer thicknesses are compared to uLSW and dLSW layer thicknesses derived from observations in the formation region for the time interval 1988–2009. The results indicate a suitable agreement between the modeled and observational derived uLSW and dLSW layer thicknesses except for the period 2003–2007 where deviations in the modeled and observational derived layer thicknesses could be linked to discrepancies in the atmospheric forcing of the model. It is shown that the model is able to reproduce four phases in the temporal evolution of the potential density, temperature, and salinity, since the late 1980s, which are known in observational data. These four phases are characterized by a significantly different LSW formation. The first phase from 1988 to 1990 is characterized in the model by a fast increase in the convection depth of up to 2000 m, accompanied by an increased spring production of deep Labrador Sea Water (dLSW). In the second phase (1991–1994), the dLSW layer thickness remains on a high level for several years, while the third phase (1995–1998) features a gradual decrease in the deep ventilation and the renewal of the deep ocean layers. The fourth phase from 1999 to 2009 is characterized by a slowly continuing decrease of the dLSW layer thickness on a deeper depth level. By applying a composite map analysis between an index of dLSW and sea level pressure over the entire simulation period from 1958 to 2009, it is shown that a pattern which resembles the structure of the North Atlantic Oscillation (NAO) is one of the main triggers for the variability of LSW formation. Our model results indicate that the process of dLSW formation can act as a low-pass filter to the atmospheric forcing, so that only persistent NAO events have an effect, whether uLSW or dLSW is formed. Based on composite maps of the thermal and haline contributions to the surface density flux we can demonstrate that the central Labrador Sea in the model is dominated by the thermal contributions of the surface density flux, while the haline contributions are stronger over the branch of the Labrador Sea boundary current system (LSBCS), where they are dominated by the haline contributions of sea ice melting and formation. Our model results feature a shielding of the central Labrador Sea from the haline contributions by the LSBCS, which only allows a minor haline interaction with the central Labrador Sea by lateral mixing. Based on the comparison of the simulated and measured LSW layer thicknesses as well as vertical profiles of potential density, temperature, and salinity it is shown that the FESOM model is a suitable tool to study the regional dynamics of LSW formation and its impact on a global, not regional restricted, scale.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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