Estimation of the Impact of Sampling Errors in the VOS Observations on Air–Sea Fluxes. Part II: Impact on Trends and Interannual Variability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using the same approach as in Part I, here it is shown how sampling problems in voluntary observing ship (VOS) data affect conclusions about interannual variations and secular changes of surface heat fluxes. The largest uncertainties in linear trend estimates are found in relatively poorly sampled regions like the high-latitude North Atlantic and North Pacific as well as the Southern Ocean, where trends can locally show opposite signs when computed from the regularly sampled and undersampled data. Spatial patterns of shorter-period interannual variability, quantified through the EOF analysis, also show remarkable differences between the regularly sampled and undersampled flux datasets in the Labrador Sea and northwest Pacific. In particular, it is shown that in the Labrador Sea region, in contrast to regularly sampled NCEP–NCAR reanalysis fluxes, VOS-like sampled NCEP–NCAR reanalysis fluxes neither show significant interannual variability nor significant trends. These regions, although quite localized covering small parts of the globe, play a crucial role for the coupled atmosphere–ocean system. In the Labrador Sea, for instance, interannual and decadal-scale changes of the surface net heat fluxes are known to affect oceanic convection and, thus, the meridional overturning circulation of the Atlantic Ocean. From a discussion of current atmospheric data assimilation systems it is argued that in poorly sampled regions reanalysis products are superior to VOS-based products for studying interannual and interdecadal variations of atmosphere–ocean interaction. In well-sampled regions, on the other hand, conclusions about surface heat flux variations are relatively insensitive to the choice of the flux products used (VOS versus reanalysis data). The results are confirmed for two different datasets, that is, ECMWF 40-yr Re-Analysis (ERA-40) data and seasonal integrations with a recent version of the ECMWF model in which no actual data were assimilated.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».