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Enregistrement W2172895673 · doi:10.1016/j.ocemod.2015.11.007

North Atlantic simulations in Coordinated Ocean-ice Reference Experiments phase II (CORE-II). Part II: Inter-annual to decadal variability

2015· article· en· W2172895673 sur OpenAlexaff
Gökhan Danabasoglu, S. G. Yeager, Who M. Kim, Erik Behrens, Mats Bentsen, Daohua Bi, Arne Biastoch, Rainer Bleck, Claus W. Böning, Alexandra Bozec, V. M. Canuto, Christophe Cassou, Eric P. Chassignet, Andrew C. Coward, Sergey Danilov, N. A. Diansky, Helge Drange, Riccardo Farneti, Elodie Fernandez, Pier Giuseppe Fogli, Gaël Forget, Yosuke Fujii, Stephen M. Griffies, A. V. Gusev, Patrick Heimbach, A. M. Howard, Mehmet Ilıcak, Thomas Jung, Alicia Karspeck, Maxwell Kelley, William G. Large, Anthony Leboissetier, Jianhua Lü, Gurvan Madec, Simon Marsland, Simona Masina, Antonio Navarra, A. J. George Nurser, Anna Pirani, Anastasia Romanou, David Salas y Mélia, Bonita L. Samuels, Markus Scheinert, Dmitry Sidorenko, Shan Sun, Anne‐Marie Tréguier, Hiroyuki Tsujino, Petteri Uotila, Sophie Valcke, Aurore Voldoire, Qiang Wang, Igor Yashayaev

Notice bibliographique

RevueOcean Modelling · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesBjerknessenteret for klimaforskning, Universitetet i BergenNatural Environment Research CouncilCollege of Natural Resources and Sciences, Humboldt State UniversityRussian Science FoundationBundesministerium für Bildung und FrauenBundesministerium für Bildung und ForschungMinistry of EnvironmentAustralian National UniversityNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSight Research UKCentre National de la Recherche ScientifiqueTexas A and M UniversityMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaNational Computational InfrastructureClimate Program OfficeNorges ForskningsrådCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésClimatologyHydrographyNorth Atlantic oscillationGeologyNorth Atlantic Deep WaterOceanographyPeriod (music)Thermohaline circulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simulated inter-annual to decadal variability and trends in the North Atlantic for the 1958–2007 period from twenty global ocean – sea-ice coupled models are presented. These simulations are performed as contributions to the second phase of the Coordinated Ocean-ice Reference Experiments (CORE-II). The study is Part II of our companion paper (Danabasoglu et al., 2014) which documented the mean states in the North Atlantic from the same models. A major focus of the present study is the representation of Atlantic meridional overturning circulation (AMOC) variability in the participating models. Relationships between AMOC variability and those of some other related variables, such as subpolar mixed layer depths, the North Atlantic Oscillation (NAO), and the Labrador Sea upper-ocean hydrographic properties, are also investigated. In general, AMOC variability shows three distinct stages. During the first stage that lasts until the mid- to late-1970s, AMOC is relatively steady, remaining lower than its long-term (1958–2007) mean. Thereafter, AMOC intensifies with maximum transports achieved in the mid- to late-1990s. This enhancement is then followed by a weakening trend until the end of our integration period. This sequence of low frequency AMOC variability is consistent with previous studies. Regarding strengthening of AMOC between about the mid-1970s and the mid-1990s, our results support a previously identified variability mechanism where AMOC intensification is connected to increased deep water formation in the subpolar North Atlantic, driven by NAO-related surface fluxes. The simulations tend to show general agreement in their temporal representations of, for example, AMOC, sea surface temperature (SST), and subpolar mixed layer depth variabilities. In particular, the observed variability of the North Atlantic SSTs is captured well by all models. These findings indicate that simulated variability and trends are primarily dictated by the atmospheric datasets which include the influence of ocean dynamics from nature superimposed onto anthropogenic effects. Despite these general agreements, there are many differences among the model solutions, particularly in the spatial structures of variability patterns. For example, the location of the maximum AMOC variability differs among the models between Northern and Southern Hemispheres.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations197
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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