Observed Atmospheric Response to Cold Season Sea Ice Variability in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The relation between weekly Arctic sea ice concentrations (SICs) from December to April and sea level pressure (SLP) during 1979–2007 is investigated using maximum covariance analysis (MCA). In the North Atlantic sector, the interaction between the North Atlantic Oscillation (NAO) and a SIC seesaw between the Labrador Sea and the Greenland–Barents Sea dominates. The NAO drives the seesaw and in return the seesaw precedes a midwinter/spring NAO-like signal of the opposite polarity but with a strengthened northern lobe, thus acting as a negative feedback, with maximum squared covariance at a lag of 6 weeks. Statistical significance decreases when SLP is considered in the whole Northern Hemisphere but it increases when North Pacific SIC is included in the analysis. The maximum squared covariance then occurs after 8 weeks, resembling a combination of the NAO response to the Atlantic SIC seesaw and the Aleutian–Icelandic low seesaw-like response to in-phase SIC changes in the Bering and Okhotsk Seas, which is found to lag the North Pacific SIC. Adding SST anomalies to the SIC anomalies in the MCA leads to a loss of significance when the MCA is limited to the North Atlantic sector and a slight degradation in the Pacific and hemispheric cases, suggesting that SIC is the driver of the midwinter/spring atmospheric signal. However, North Pacific cold season SST anomalies also precede a NAO/Arctic Oscillation (AO)-like SLP signal after a shorter delay of 3–4 weeks.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».