Model Biases in the Simulation of the Springtime North Pacific ENSO Teleconnection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The wintertime ENSO teleconnection over the North Pacific region consists of an intensified (weakened) low pressure center during El Niño (La Niña) events both in observations and in climate models. Here, it is demonstrated that this teleconnection persists too strongly into late winter and spring in the Community Earth System Model (CESM). This discrepancy arises in both fully coupled and atmosphere-only configurations, when observed SSTs are specified, and is shown to be robust when accounting for the sampling uncertainty due to internal variability. Furthermore, a similar problem is found in many other models from piControl simulations of the Coupled Model Intercomparison Project (23 out of 43 in phase 5 and 11 out of 20 in phase 6). The implications of this bias for the simulation of surface climate anomalies over North America are assessed. The overall effect on the ENSO composite field (El Niño minus La Niña) resembles an overly prolonged influence of ENSO into the spring with anomalously high temperatures over Alaska and western Canada, and wet (dry) biases over California (southwest Canada). Further studies are still needed to disentangle the relative roles played by diabatic heating, background flow, and other possible contributions in determining the overly strong springtime ENSO teleconnection intensity over the North Pacific.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».