Congo Basin precipitation: Assessing seasonality, regional interactions, and sources of moisture
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precipitation in the Congo Basin was examined using a version of the National Center for Atmospheric Research Community Earth System Model (CESM) with water tagging capability. Using regionally defined water tracers, or tags, the moisture contribution from different source regions to Congo Basin precipitation was investigated. We found that the Indian Ocean and evaporation from the Congo Basin were the dominant moisture sources and that the Atlantic Ocean was a comparatively small source of moisture. In both rainy seasons the southwestern Indian Ocean contributed about 21% of the moisture, while the recycling ratio for moisture from the Congo Basin was about 25%. Near the surface, a great deal of moisture is transported from the Atlantic into the Congo Basin, but much of this moisture is recirculated back over the Atlantic in the lower troposphere. Although the southwestern Indian Ocean is a major source of Indian Ocean moisture, it is not associated with the bulk of the variability in precipitation over the Congo Basin. In wet years, more of the precipitation in the Congo Basin is derived from Indian Ocean moisture, but the spatial distribution of the dominant sources is shifted, reflecting changes in the midtropospheric circulation over the Indian Ocean. During wet years there is increased transport of moisture from the equatorial and eastern Indian Ocean. Our results suggest that reliably capturing the linkages between the large‐scale circulation patterns over the Indian Ocean and the local circulation over the Congo Basin is critical for future projections of Congo Basin precipitation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle