A Seasonally Forced Ocean–Atmosphere Model for Paleoclimate Studies
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal forcing is applied to an idealized model of the ocean–atmosphere system by prescribing monthly values of solar insolation at the top of the atmosphere and wind stress at the ocean surface. In addition, meridional near-surface wind velocities are applied for the advection term in the parameterization of the atmospheric moisture transport. The simulated seasonal cycle is compared with observations and reanalysis climatologies. It is found that the model can reasonably well simulate the present-day seasonal cycle. Largest model errors are found in the performance of the hydrological cycle. The sensitivity of the thermohaline circulation is examined with respect to seasonal versus annual-mean forcing. It is shown that meridional overturning is increased (20%) if seasonal forcing is applied instead of annual-mean forcing. Both seasonality in wind stress and insolation forcing contribute to the increased overturning. Two stable equilibria, one with deep water formation in the North Atlantic and one without, exist irrespective of seasonal or annual-mean forcing. However, lower sensitivity of the thermohaline circulation to meltwater input into the North Atlantic results if seasonal forcing is applied. It is shown that a large part of this difference is due to an increased effective vertical heat diffusion in the seasonally forced model. Vertical mixing is enhanced by the wind-induced seasonality in meridional overturning. A quantitative estimate of the difference in effective vertical eddy diffusivities between the seasonally and the annually forced model versions is given.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».