A Simple Study on Relation of Winter-Spring Greenland Sea Ice Chang with Air Temperature/Precipitation in Early Summer of China
Notice bibliographique
Résumé
The winter-spring mean sea ice extent oscillations nearby Greenland island and their relationships to surface air temperature and precipitation in early summer of China have been examined in the present paper using the GISST sea ice extent dataset released by Hadley center, UK, and NCEP/NCAR 40-year reanalysis as well as the recorded surface air temperature and rainfall in China, empirical orthogonal function (EOF) analysis and wavelet analysis, etc. The results point out that the sea ice extent oscillations on the west and east sides of Greenland island show inverse variation with distinct interannual and interdecadal circles. The winter-spring sea ice extent oscillation over Greenland-Norwegian Sea is positively correlated to June surface air temperature to the north and rainfall to the south along Yangtze River in China, whereas is negatively correlated to the reverse and vice versa to sea ice extent over Davis Strait-Labrador sea. The composed analyses based on the NH 500 hPa general circulation show that the winter-spring sea ice extent oscillations nearby Greenland island are in contact with the persistent Arctic polar vortex and northern hemisphere blocking high anomalies. The sea ice extent oscillations are one of factors to affect precipitation and surface air temperature in early summer of China.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».