Interannual Variability of North American Winter Temperature Extremes and Its Associated Circulation Anomalies in Observations and CMIP5 Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The interannual variability of wintertime North American surface temperature extremes and its generation and maintenance are analyzed in this study. The leading mode of the temperature extreme anomalies, revealed by empirical orthogonal function (EOF) analyses of December–February mean temperature extreme indices over North America, is characterized by an anomalous center of action over western-central Canada. In association with the leading mode of temperature extreme variability, the large-scale atmospheric circulation features an anomalous Pacific–North American (PNA)-like pattern from the preceding fall to winter, which has important implications for seasonal prediction of North American temperature extremes. A positive PNA pattern leads to more warm and fewer cold extremes over western-central Canada. The anomalous circulation over the PNA sector drives thermal advection that contributes to temperature anomalies over North America, as well as a Pacific decadal oscillation (PDO)-like sea surface temperature (SST) anomaly pattern in the midlatitude North Pacific. The PNA-like circulation anomaly tends to be supported by SST warming in the tropical central-eastern Pacific and a positive synoptic-scale eddy vorticity forcing feedback on the large-scale circulation over the PNA sector. The leading extreme mode–associated atmospheric circulation patterns obtained from the observational and reanalysis data, together with the anomalous SST and synoptic eddy activities, are reasonably well simulated in most CMIP5 models and in the multimodel mean. For most models considered, the simulated patterns of atmospheric circulation, SST, and synoptic eddy activities have lower spatial variances than the corresponding observational and reanalysis patterns over the PNA sector, especially over the North Pacific.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».