Observed Impact of Atlantic SST Anomalies on the North Atlantic Oscillation
Notice bibliographique
Résumé
The large-scale patterns of covariability between monthly sea surface temperature (SST) and 500-mb height anomalies (Z500) in the Atlantic sector are investigated as a function of time lag in the NCEP‐NCAR reanalysis (1958‐97). In agreement with previous studies, the dominant signal is the atmospheric forcing of SST anomalies, but statistically significant covariances are also found when SST leads Z500 by several months. In winter, a PanAtlantic SST pattern precedes the North Atlantic oscillation (NAO) by up to 6 months. Such long lead time covariance is interpreted in the framework of the stochastic climate model, reflecting the forcing of the NAO by persistent Atlantic SST anomalies. A separate analysis of midlatitudes (208‐708N) and tropical (208S‐208N) SST anomalies reveals that the bulk of the NAO signal comes from the midlatitudes. A dipolar anomaly, with warm SST southeast of Newfoundland and cold SST to the northeast and southeast, precedes a positive phase of the NAO, and it should provide a prediction of up to 15% of its monthly variance several months in advance. Since the ‘‘forcing’’ SST pattern projects significantly onto the tripole pattern generated by the NAO, these results indicate a positive feedback between the SST tripole and the NAO, with a strength of up to . 25 mK 21 at 500 mb or 2‐3 mb K21 at sea level. Additionally, a warming of the tropical Atlantic (208S‐208N), roughly symmetric about the equator, induces a negative NAO phase in early winter. This tropical forcing of the NAO is nearly uncorrelated with and weaker than that resulting from the midlatitudes, and is associated with shorter lead times and reduced predictive skill.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».