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Enregistrement W2026413132 · doi:10.1175/2009jcli3060.1

A U.S. CLIVAR Project to Assess and Compare the Responses of Global Climate Models to Drought-Related SST Forcing Patterns: Overview and Results

2009· article· en· W2026413132 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesLamont-Doherty Earth Observatory, Columbia UniversityUniversity of MiamiNational Aeronautics and Space AdministrationNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésClimatologyForcing (mathematics)PredictabilityPrecipitationEnvironmental scienceAtlantic multidecadal oscillationSea surface temperatureAnomaly (physics)Pacific decadal oscillationClimate modelForecast skillClimate changeGeologyMeteorologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The U.S. Climate Variability and Predictability (CLIVAR) working group on drought recently initiated a series of global climate model simulations forced with idealized SST anomaly patterns, designed to address a number of uncertainties regarding the impact of SST forcing and the role of land–atmosphere feedbacks on regional drought. The runs were carried out with five different atmospheric general circulation models (AGCMs) and one coupled atmosphere–ocean model in which the model was continuously nudged to the imposed SST forcing. This paper provides an overview of the experiments and some initial results focusing on the responses to the leading patterns of annual mean SST variability consisting of a Pacific El Niño–Southern Oscillation (ENSO)-like pattern, a pattern that resembles the Atlantic multidecadal oscillation (AMO), and a global trend pattern. One of the key findings is that all of the AGCMs produce broadly similar (though different in detail) precipitation responses to the Pacific forcing pattern, with a cold Pacific leading to reduced precipitation and a warm Pacific leading to enhanced precipitation over most of the United States. While the response to the Atlantic pattern is less robust, there is general agreement among the models that the largest precipitation response over the United States tends to occur when the two oceans have anomalies of opposite signs. Further highlights of the response over the United States to the Pacific forcing include precipitation signal-to-noise ratios that peak in spring, and surface temperature signal-to-noise ratios that are both lower and show less agreement among the models than those found for the precipitation response. The response to the positive SST trend forcing pattern is an overall surface warming over the world’s land areas, with substantial regional variations that are in part reproduced in runs forced with a globally uniform SST trend forcing. The precipitation response to the trend forcing is weak in all of the models. It is hoped that these early results, as well as those reported in the other contributions to this special issue on drought, will serve to stimulate further analysis of these simulations, as well as suggest new research on the physical mechanisms contributing to hydroclimatic variability and change throughout the world.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,259 · 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