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Enregistrement W2918899115 · doi:10.1029/2018jc014459

Sensitivity of Labrador Sea Water Formation to Changes in Model Resolution, Atmospheric Forcing, and Freshwater Input

2019· article· en· W2918899115 sur OpenAlexafffundabout
Yarisbel Garcia‐Quintana, Peggy Courtois, Xianmin Hu, Clark Pennelly, Dagmar Kieke, Paul G. Myers

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésForcing (mathematics)ConvectionPrecipitationClimatologyGeologyDeep convectionAtmospheric sciencesHorizontal resolutionStormEnvironmental scienceOceanographyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Labrador Sea Water (LSW) is one of the main contributors to the lower limb of the Atlantic Meridional Overturning Circulation. In this study, we explore the sensitivity of LSW formation to model resolution, Greenland melt, absence of high‐frequency atmospheric phenomena, and changes in precipitation. We use five numerical model simulations at both (1/4)° and (1/12)° resolutions. A kinematic subduction approach is used to obtain the LSW formation rate over the period 2004 to 2016. The control simulation, with (1/4)° resolution, showed a mean annual production rate of 1.9 Sv (1 Sv = 106 m3/s) in the density range of 27.68–27.80 kg/m3 for the period 2004–2016. Deep convection events that occurred during 2008, 2012, and 2014–2016 were captured. We found that with (1/4)° resolution the LSW formation rate is 19% larger compared with its counterpart at (1/12)° resolution. The presence of Greenland melt and an increase in the precipitation impact the denser LSW layer replenishment but do not decrease the overall LSW formation rate nor the maximum convection depth. A dramatic response was found when filtering the atmospheric forcing, which induced a decrease of 44% in heat loss over the Labrador Sea, strong enough to halt the deep convection and decrease the LSW formation rate by 89%. Even if our experiment was extreme, a decrease in the storms crossing the Labrador Sea with a consequent reduction in the winter heat loss might be a bigger threat to deep convection and LSW formation in the future than the expected increases in the freshwater input.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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