Arctic Ocean Circulation Patterns Revealed by GRACE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Measurements of ocean bottom pressure (OBP) anomalies from the satellite mission Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE), complemented by information from two ocean models, are used to investigate the variations and distribution of the Arctic Ocean mass from 2002 through 2011. The forcing and dynamics associated with the observed OBP changes are explored. Major findings are the identification of three primary temporal–spatial modes of OBP variability at monthly-to-interannual time scales with the following characteristics. Mode 1 (50% of the variance) is a wintertime basin-coherent Arctic mass change forced by southerly winds through Fram Strait, and to a lesser extent through Bering Strait. These winds generate northward geostrophic current anomalies that increase the mass in the Arctic Ocean. Mode 2 (20%) reveals a mass change along the Siberian shelves, driven by surface Ekman transport and associated with the Arctic Oscillation. Mode 3 (10%) reveals a mass dipole, with mass decreasing in the Chukchi, East Siberian, and Laptev Seas, and mass increasing in the Barents and Kara Seas. During the summer, the mass decrease on the East Siberian shelves is due to the basin-scale anticyclonic atmospheric circulation that removes mass from the shelves via Ekman transport. During the winter, the forcing mechanisms include a large-scale cyclonic atmospheric circulation in the eastern-central Arctic that produces mass divergence into the Canada Basin and the Barents Sea. In addition, strengthening of the Beaufort high tends to remove mass from the East Siberian and Chukchi Seas. Supporting previous modeling results, the month-to-month variability in OBP associated with each mode is predominantly of barotropic character.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».