On the relationship between the Madden‐Julian Oscillation and 2 m air temperature over central Asia in boreal winter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Linear regression is used to explore the relationship between the Madden‐Julian oscillation (MJO) and 2 m air temperature (T2M) over central Asia in boreal winter during 1979–2012. During MJO phases 3 and 4 (7 and 8), T2M anomalies exhibit a significantly strong, negative (positive) response to the MJO from the Arabian Sea to northwestern China. The anomalies of T2M are essentially influenced by surface net downward long (Ldown) and shortwave radiations, which are caused by the changes in total cloud cover (TCC) and low‐level tropospheric air temperature. The anomalies of Ldown that are caused by TCC account for 20–65% of total Ldown. The remaining anomalies of total Ldown are explained by low‐level air temperature changes. The 850 hPa air temperature (T850) tendency is mainly affected by the vertical motion over central Asia during MJO phases 1, 2, 4–6, and 8, as well as over northern India during phases 3 and 7. Over Saudi Arabia, Afghanistan, Pakistan, Kazakhstan, and northwestern China, the anomalies of T850 tendency are mainly explained by the temperature advection during phases 3 and 7. TCC and vertical motion are affected by the evolution of the MJO event. The cyclonic (anticyclonic) circulation related to the MJO over central Asia during phases 3 and 4 (7 and 8) causes the transport of cold (warm) air over central Asia. The MJO can be a useful intraseasonal signal to predict winter T2M over central Asia, where temperatures would be colder (warmer) than normal during MJO phases 3 and 4 (7 and 8).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».