A regime view of northern hemisphere atmospheric variability and change under global warming
Notice bibliographique
Résumé
The leading mode of wintertime variability in Northern Hemisphere sea level pressure (SLP) is the Arctic Oscillation (AO). It is usually obtained using linear principal component analysis, which produces the optimal, although somewhat restrictive, linear approximation to the SLP data. Here we use a recently introduced nonlinear principal component analysis to find the optimal nonlinear approximation to SLP data produced by a 1001 year integration of the CCCma coupled general circulation model (CGCM1). This approximation's associated time series is strongly bimodal and partitions the data into two distinct regimes. The first and more persistent regime describes a standing oscillation whose signature in the mid‐troposphere is alternating amplification and attenuation of the climatological ridge over Northern Europe, with associated decreasing and increasing daily variance over Northern Eurasia. The second and more episodic regime describes a split‐flow south of Greenland with much enhanced daily variance in the Arctic. In a 500 year integration with atmospheric CO 2 stabilized at concentrations projected for year 2100, the occupation statistics of these preferred modes of variability change, such that the episodic split‐flow regime occurs less frequently while the standing oscillation regime occurs more frequently.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».