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Enregistrement W1980825762 · doi:10.1080/07055900.2012.668851

Influence des flux de chaleur latente et sensible à l'interface air‐mer en Méditerranée sur la pluviométrie et la température dans le nord de l'Algérie

2012· article· fr· W1980825762 sur OpenAlexvenueno aff
Lamri Nacef, Nour El Islam Bachari

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesForestryGeographyPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Comme objectif principal de ce travail, nous avons étudié les rapports statistiques de causalité entre les flux de chaleur latente et sensible à l'interface air-mer en Méditerranée et la variabilité pluviométrique et thermique dans le nord de l'Algérie. En plus, les relations significatives ont été quantifiées. L'introduction de la notion de causalité au sens de Granger nous a permis d'examiner l'influence des anomalies saisonnières de ces flux sur les anomalies saisonnières de précipitation et de température dans le nord de l'Algérie et donc de sélectionner les régions méditerranéennes ayant le maximum d'influence sur le climat de notre région. Les résultats montrent que les anomalies des flux dans ces surfaces sélectionnées peuvent réduire la variance inexpliquée de la pluviométrie de 19 % à 36 % et celle de la température, de 12 % à 41 %. Ils montrent également que la réponse des anomalies pluviométriques et thermiques aux anomalies des flux de chaleur latente et/ou sensible varie selon les régions et les saisons. La persistance de ces liens dépasse rarement deux saisons. En appliquant la technique de l'analyse en composites, les anomalies saisonnières des flux de chaleur latente et/ou sensible dans les régions méditerranéennes sélectionnées sont utilisées comme prédicteurs dans l'élaboration des prévisions probabilistes saisonnières des précipitations et des températures pour chacune des régions du nord de l'Algérie. L'évaluation de la qualité des prévisions montre que la prévision probabiliste basée sur l'analyse en composites des flux de chaleur latente et/ou sensible à l'interface air-mer en Méditerranée est meilleure que la prévision par la climatologie (par le hasard) et améliore de 11 % à 14 % la prévision saisonnière pour notre région. [Translated by the editor] The principal goal of this study was to examine statistical causality relationships between latent and sensible heat fluxes at the Mediterranean air-sea interface and rainfall and temperature variability in northern Algeria. In addition, significant relationships were quantified. The introduction of the concept of Granger causality allowed us to examine the influence of seasonal anomalies of these fluxes on seasonal precipitation and temperature anomalies in northern Algeria and to select Mediterranean regions that have a maximum influence on our region's climate. Results show that flux anomalies in these selected regions can reduce unexplained variance in rainfall by 19 to 36% and in temperatures, by 12 to 41%. They also show that the response of rainfall and temperature anomalies to latent and/or sensible heat flux anomalies varies according to region and season. These relationships rarely persist beyond two seasons. By applying the technique of composite analysis, seasonal anomalies of latent and/or sensible heat fluxes in the selected Mediterranean regions are used as predictors to develop seasonal probability forecasts for precipitation and temperature for each of the regions in northern Algeria. A forecast quality evaluation revealed that probability forecasting based on a composite analysis of latent and/or sensible heat fluxes at the Mediterranean air-sea interface provides better results than forecasting based on climatology (chance) and improves seasonal forecasting by 11 to 14% for our region.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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