Impact of precipitation intermittency on NAO-temperature signals in proxy records
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In mid and high latitudes, the stable isotope ratio in precipitation is driven by changes in temperature, which control atmospheric distillation. This relationship forms the basis for many continental paleoclimatic reconstructions using direct (e.g. ice cores) or indirect (e.g. tree ring cellulose, speleothem calcite) archives of past precipitation. However, the archiving process is inherently biased by intermittency of precipitation. Here, we use two sets of atmospheric reanalyses (NCEP (National Centers for Environmental Prediction) and ERA-interim) to quantify this precipitation intermittency bias, by comparing seasonal (winter and summer) temperatures estimated with and without precipitation weighting. We show that this bias reaches up to 10 °C and has large interannual variability. We then assess the impact of precipitation intermittency on the strength and stability of temporal correlations between seasonal temperatures and the North Atlantic Oscillation (NAO). Precipitation weighting reduces the correlation between winter NAO and temperature in some areas (e.g. Québec, South-East USA, East Greenland, East Siberia, Mediterranean sector) but does not alter the main patterns of correlation. The correlations between NAO, δ18O in precipitation, temperature and precipitation weighted temperature are investigated using outputs of an atmospheric general circulation model enabled with stable isotopes and nudged using reanalyses (LMDZiso (Laboratoire de Météorologie Dynamique Zoom)). In winter, LMDZiso shows similar correlation values between the NAO and both the precipitation weighted temperature and δ18O in precipitation, thus suggesting limited impacts of moisture origin. Correlations of comparable magnitude are obtained for the available observational evidence (GNIP (Global Network of Isotopes in Precipitation) and Greenland ice core data). Our findings support the use of archives of past δ18O for NAO reconstructions.
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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) | 0,002 | 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 ».