Data assimilation of oceanic proxies in the North Atlantic over the Common Era
Notice bibliographique
Résumé
The mismatch between oceanic proxy data and climate model results over the past millennia has been a long-lasting challenge. Although both are valuable sources of paleoclimate information, there is a strong discrepancy in variance between models and proxies, so that they cannot be compared directly. In addition, local sea-surface temperature (SST) reconstructions are often inconsistent among proxy types. We first performed several offline data assimilation experiments with different standardized SST proxy datasets using the climate models LOVECLIM and CESM in order to investigate the effect of proxy selection on local and regional reconstructions over the Common Era (0-2000 CE). All experiments work technically at the local scale, but the spatial pattern of the reconstructions vary with the type(s), number and density of proxies, and, where there is no proxy, the choice of the model. We then developed empirical scaling factors based on independent SST observations to correct for the discrepancy between model and proxy amplitude. While it is essential to scale proxies, scaling the model leads to complications because of the biases in the sea ice extent. Data assimilation of scaled proxies results in coherent SST reconstructions at the scale of the North Atlantic, with timing and amplitude that are in agreement with those given by forced models. Finally, results are compared to online data assimilation experiments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».