Boundary and initial flow induced variability over Pacific North America in CCC-AGCM simulations
Notice bibliographique
Résumé
Specified time-varying sea-surface temperatures (SST) of the extreme phases of El Niño-Southern Oscillation (ENSO), sea ice extent and different initial atmospheric flow configurations over the midlatitudesare used in a series of general circulation model (GCM) experiments to analyze variabilityover the Pacific North American (PNA) sector. These experiments are performed with the secondgenerationCanadian Climate Centre atmospheric general circulation model, CCC-GCM2 (hereafterreferred to as AGCM2). Two-way analysis of variance (ANOVA) and Empirical Orthogonal Function(EOF) techniques are applied to the model results to assess and quantify the effects of the prescribedsea-surface temperatures and different initial flow regimes (zonal and meridional) on the modes of midlatitude variability over the PNA sector. Results show that the prescribed ENSO sea surface temperaturessignificantly influence the midlatitude simulated variability at 500 hPa in a form of the PNAteleconnection pattern. In addition, the initial flow configuration is seen to have a small but significanteffect on midlatitude variability. The interaction between the ENSO effect and the initial flow configurationdoes not significantly influence the midlatitude atmospheric variability. This indicates the effectsof the perturbation of the ENSO SST and the internal atmospheric dynamics on the total variability areadditive. The contribution to the total variability over the PNA sector by the specification of the initialatmospheric flow regime also manifests itself in a PNA-like pattern.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».