The Influence of Tropical Pacific SST Anomaly on Surface Air Temperature in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The influence of the tropical Pacific sea surface temperature (SST) on the wintertime surface air temperature (SAT) in China is investigated using both the observational data and the output of coupled ocean–atmosphere numerical models during the period from 1960 to 2006. A singular value decomposition analysis (SVD) is applied between 500-hPa geopotential height (Z500) in the Northern Hemisphere and SST in the tropical Pacific Ocean to get the tropical Pacific SST-forced atmospheric patterns. The association of the SAT over China and the tropical Pacific SST is measured by calculating the temporal correlation coefficient (TCC) between the SAT and the expansion coefficient of the atmospheric component of the leading two SVD modes. Results show that the SAT over China is significantly correlated to the second SVD mode (SVD2). The SST component of SVD2 is characterized by negative tropical Pacific SST anomalies centered over the midequatorial Pacific Ocean. The atmospheric component of SVD2 (ASVD2) shares many similarities in spatial structures to the Arctic Oscillation (AO). The time variation of ASVD2, however, is found more closely correlated to the variation of SAT over China than the AO. When SVD2 is in its positive phase, the SAT over China tends to be warmer than normal. Further analysis indicates that the TCC between the SAT in China and ASVD2 is largely decreased after the long-term climate trend is removed. The time variability of the tropical Pacific SST-forced large-scale atmospheric patterns and its relationship to SAT are reasonably captured by the multimodel ensemble (MME) seasonal forecasts. An examination of the MME forecast skill indicates that ASVD2 contributes significantly to the TCC skill of MME forecasts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».