The Atlantic inflow across the Greenland-Scotland ridge in global climate models (CMIP5)
Notice bibliographique
Résumé
Oceanic heat transport from the North Atlantic to the Arctic through the Nordic Seas is a key component of the climate system that has to be modelled accurately in order to predict, for example, future Arctic sea ice changes or European climate. Here we quantify biases in the climatological state and dynamics of the transport of oceanic heat into the Nordic Seas across the Greenland-Scotland ridge in 23 state-of-the-art global climate models that participated in the Climate Model Intercomparison Project phase 5. The mean poleward heat transport, its seasonal cycle and interannual variability are inconsistently represented across these models, with a vast majority underestimating them and a few models greatly overestimating them. The main predictor for these biases is the resolution of the model via its representation of the Greenland-Scotland ridge bathymetry: the higher the resolution, the larger the heat transport through the section. The second predictor is the large-scale ocean circulation, which is also connected to the bathymetry: models with the largest heat transport import water from the European slope current into all three straits of the Greenland-Scotland ridge, whereas those with a weak transport import water from the Labrador Sea. The third predictor is the spatial pattern of their main atmospheric modes of variability (North Atlantic Oscillation, East Atlantic and Scandinavian patterns), where the models with a weak inflow have their atmospheric low-pressure centre shifted south towards the central Atlantic. We argue that the key to a better representation of the large-scale oceanic heat transport from the North Atlantic to the Arctic in global models resides not only in higher resolution, but also in a better bathymetry and representation of the complex ocean-ice-atmosphere interactions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».