Arctic warming: Evolution and spreading of the 1990s warm event in the Nordic seas and the Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Observations in the Arctic Ocean revealed changes in oceanic temperature, salinity and ice cover of the 1990s as compared with earlier data. With a numerical model, we favorably reproduce the development and subsequent propagation of temperature anomalies in water of Atlantic origin in the 1980s and 1990s. These propagated into the Arctic Ocean via the Barents Sea and the Fram Strait. Two warm anomalies entered the Arctic Ocean through these passages. While the first smaller anomaly only warmed up the western Eurasian Basin, the second large anomaly spread far into the eastern Eurasian Basin and across the Lomonossov Ridge into the western Arctic basins. Intensified boundary currents during the high NAO state in the first half of the 1990s significantly influenced the amplitude and speed of propagation of the temperature anomalies inside the Arctic Ocean. In contrast to the notion of a continuous warming process during the 1990s, our model results suggest the warming of the Atlantic Layer in the Arctic Ocean occurred in the form of events. The event with the largest anomalous heat input during the modeled period entered the Arctic between 1989 and 1994. It is possible to trace back the additional heat input into the Arctic to an increased volume inflow via the Faroer‐Scotland passage and reduced heat loss to the atmosphere in the early 1990s. After a weaker warm inflow in the second half of the 1990s, the most recent observations and the model results point to a recurring warm anomaly in the inflow from 1999 onward.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».