Impacts of different<scp>ENSO</scp>flavors and tropical Pacific convection variability (<scp>ITCZ</scp>,<scp>SPCZ</scp>) on austral summer rainfall in South America, with a focus on Peru
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT El Niño in the eastern and central Pacific has different impacts on the rainfall of South America, and the atmospheric pathways through the South Pacific Convergence Zone (SPCZ) and Inter‐Tropical Convergence Zone (ITCZ) are poorly understood. To address this, we performed linear regression analysis of E (eastern Pacific) and C (central Pacific) indices of sea surface temperature (SST), as well as precipitation indices for theSPCZandITCZ, with gridded precipitation and reanalysis data sets during the austral summer (December–February) for the 1980–2016 period. Positive C induces dry anomalies along the tropical Andes and northern South America (NSA), while wet anomalies prevail over southeastern South America (SESA). Moreover, it produces wet conditions in the northwestern Peruvian Amazon. In contrast, positive E enhances wet conditions along the coasts of Ecuador and northern Peru associated with the southward displacement of the eastern PacificITCZand induces dry conditions in Altiplano, Amazon basin, and northeastern Brazil (NEB). Both El Niño Southern Oscillation (ENSO) indices are associated with weakened upper‐level easterly flow over Peru, but it is more restricted to the central and southern Peruvian Andes with positive E. BothSPCZindices, the zonal position of theSPCZand its latitudinal displacement, suppress rainfall along western Peruvian Andes when are positive, but the latter also inhibits rainfall over the Bolivian Altiplano. They are also linked to upper‐level westerly wind anomalies overall of Peru, but these anomalies do not extend as far south in the first. The southward displacement of the eastern PacificITCZalso induces wet anomalies inSESAwhile dry anomalies prevail overNEB, the western Amazon basin, and Bolivia. Oppositely, the southward displacement of the central PacificITCZinduces dry anomalies inNEBand along the northern coast of Peru; while wet anomalies occur mainly in eastern Brazil, Paraguay, and Bolivia through an enhancement of the low level jet.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».