New Insights on Land Surface-Atmosphere Feedbacks over Tropical South America at Interannual Timescales
Notice bibliographique
Résumé
We present a simplified overview of land-atmosphere feedbacks at interannual timescales over tropical South America as structural sets of linkages among surface air temperature (T), specific humidity at 925 hPa (q925), volumetric soil water content (Θ), precipitation (P), and evaporation (E), at monthly scale during 1979–2010. Applying a Maximum Covariance Analysis (MCA), we identify the modes of greatest interannual covariability in the datasets. Time series extracted from the MCAs were used to quantify linear and non-linear metrics at up to six-month lags to establish connections among variables. All sets of metrics were summarized as graphs (Graph Theory) grouped according to their highest ENSO-degree association. The core of ENSO-activated interactions is located in the Amazon River basin and in the Magdalena-Cauca River basin in Colombia. Within the identified multivariate structure, Θ enhances the interannual connectivity since it often exhibits two-way feedbacks with the whole set of variables. That is, Θ is a key variable in defining the spatiotemporal patterns of P and E at interannual time-scales. For both the simultaneous and lagged analysis, T activates non-linear associations with q925 and Θ. Under the ENSO influence, T is a key variable to diagnose the dynamics of interannual feedbacks of the lower troposphere and soil interfaces over tropical South America. ENSO increases the interannual connectivity and memory of the feedback mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,030 | 0,013 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».