Arctic climate and its interaction with lower latitudes under different levels of anthropogenic warming in a global coupled climate model
Notice bibliographique
Résumé
Three quasi-equilibrium simulations using constant greenhouse gas forcing corresponding to years 2000, 2015 and 2030 have been performed with the global coupled model EC-Earth in order to analyze the Arctic climate and interactions with lower latitudes under different levels of anthropogenic warming. The model simulations indicate an accelerated warming and ice extent reduction in the Arctic between the year-2030 and year-2015 simulations compared to the change between the year-2015 and year-2000 simulations. Both Arctic warming and sea ice reduction are closely linked to the increase of ocean heat transport into the Arctic, particularly through the Barents Sea Opening. Decadal variations of Arctic sea ice extent and ice volume are of the same order of magnitude as the observed ice extent reductions in the last 30 years and are dominated by the variability of the ocean heat transports through the Barents Sea Opening and the Bering Strait. Despite a general warming of mid and high northern latitudes, a substantial cooling is found in the subpolar gyre of the North Atlantic under year-2015 and year-2030 conditions. This cooling is related to a strong reduction in the AMOC, itself due to reduced deep water formation in the Labrador Sea. The observed trend towards a more negative phase of the North Atlantic Oscillation (NAO) and the observed linkage between autumn Arctic ice variations and NAO are reproduced in our model simulations for selected 30-year periods but are not robust over longer time periods. This indicates that the observed linkages between ice and NAO might not be robust in reality either, and that the observational time period is still too short to reliably separate the trend from the natural variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».