Do deep convection control the long-term variability of the Atlantic Meridional Overturning Circulation?
Notice bibliographique
Résumé
Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC) contribute to long-term climate variability of Northern Hemisphere. The North Atlantic Ocean carries 25% of global heat transferred tropics to polar latitudes of the Northern Hemisphere (Srokosz, 2012). In the subpolar seas of the North Atlantic water goes down in few localized areas to deep convection, where all Atlantic deep water masses are formed. This process pumps a huge amount of CO2 to the deep ocean, which have strong consequence for global climate (Buckley and Marshall, 2016; Kuhlbrodt, 2007). The water comes back to the surface mainly in upwelling regions of the Southern Ocean (Toggweiler and Samuels 1998, Delworth and Zeng, 2008), as well as in the tropics due to vertical mixing. In this study we try to link the long-term variability of the AMOC to it’s main driving mechanisms: the deep ocean convection in the Greenland, the Labrador and the Irminger seas, and to wind driven upwelling in the Southern Ocean. As a reference for the AMOC intensity on the decadal and longer time scales, we use AMOC indexes from several studies (Caesar, 2018; Chen and Tung, 2018), which extend the time series back to the 1950s. The intensity of deep convection (IC) over the same time period is computed using convection index (Bashmacnikov et al., 2019). Wind-driving upwelling in the Southern Ocean is computed through evaluation of the divergence of Ekman fluxes (ED), using the wind velocity from atmospheric reanalysis (ERA 40 1957-1979 and ERA-Interim 1980-2016). To estimate contribution of each of the forcing factors to the temporal variability of the AMOC, were used cross-correlation and regression analyses with varying time lags. The biggest cross-correlation coefficient was found with the IC in the Greenland Sea, the negative lags indicate that it is the AMOC, which affects the variability of convection intensity. The second largest cross-correlation coefficient was found with the IC in the Labrador Sea (0.7) with the lag of 13 years. The maximum cross-correlation with the IC in the Irminger Sea was 0.6 on a narrow interval of the time lags. The ED in Southern ocean demonstrate a significant correlation with the AMOC, with the correlation coefficient of 0.5 at the time lag of 15 years. The contributions of each of the control mechanisms to temporal variability of the AMOC were investigated by the regression analysis for the time lags at which the maximum cross-correlations of each of the parameters are obtained. As a result the maximum regression coefficient was obtained for the IC in the Irminger Sea (0.65), the second one for the ED (0.35) using the time lags of 9 and 25 years, respectively. The regression coefficient for the IC in the Labrador Sea did not exceed 0.2 for all tested time lags. The physical mechanism, connecting the variability of the AMOC intensity to these two control mechanisms is a subject of our further research. The work was supported by a grant from the Russian science Foundation (project No. 17-17-01151)
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».