Ekman Pumping and Mixed Layer Depth Variability over the Indo-Pacific Oceans during the El Nino and IOD Events
Notice bibliographique
Résumé
The following study addresses the variability of Mixed Layer Depth (MLD) and Ekman pumping (W EK ) during the extreme El Nino and Indian Ocean Dipole (IOD) over the Indo-Pacific regions. Monthly anomalies considering the climatology of the period of 1980 through 2011 show that during the El Nino years, Ekman suction (positive Ekman pumping) is replaced with Ekman pumping (negative Ekman pumping) in the tropical eastern Pacific Ocean (88˚W-90˚W and 13˚S-15˚S) resulting in positive MLD anomalies, and the strong Ekman pumping may be the source for the deepened thermocline during El Nino. In the La Nina events shallow MLD exits in the tropical eastern Pacific Ocean, due to positive Ekman pumping. During the positive IOD (PIOD) events in the south eastern Indian Ocean (97˚E-100˚E and 2˚S-5˚S) MLD becomes shallow and positive Ekman pumping anomalies occur. During the negative IOD (NIOD) years opposite signs take place. Composite events of El Nino are compared with those of IOD, showing more Ekman pumping anomalies during IOD events as against less deviation in SST.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».