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Enregistrement W3091803761 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-16108

Revisiting the relationship between dynamical sensitivity and climate sensitivity in the Southern hemisphere

2020· article· en· W3091803761 sur OpenAlexaff
Amanda C. Maycock, Christine M. McKenna, Andreas Chrysanthou, John C. Fyfe, François Engelbrecht

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimatologyGreenhouse gasEnvironmental scienceClimate sensitivitySouthern HemisphereMiddle latitudesNorthern HemisphereAtmospheric sciencesTroposphereClimate changeClimate modelGlobal warmingGeneral Circulation ModelGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Southern Annular Mode (SAM) is the dominant mode of midlatitude atmospheric circulation variability in the Southern hemisphere. In the future, the SAM trend is expected to be the net result of opposing effects from increasing greenhouse gases (GHG) and ozone recovery. Different greenhouse gas scenarios, which induce different rates of surface and atmospheric temperature change, are therefore associated with different future SAM trends (Barnes et al., 2014). Since the magnitude of warming due to GHGs is an important component of this response, one might expect to find a relationship between equilibrium climate sensitivity (ECS) and future Southern hemisphere circulation trends. In CMIP5, the relationship between the SAM and the level of tropospheric warming across models was found to be strongest in the summer and autumn and could explain around 20% of the intermodel spread (Grise and Polvani, 2014). The spread is more strongly correlated with differences in meridional temperature gradients (Harvey et al., 2014). Many of the latest CMIP6 models show a larger equilibrium climate sensitivity (ECS) of up to ~5.5 K (Forster et al., 2019) compared to a maximum of ~4.7 K in CMIP5. This raises the important question of how a higher level of warming affects projections of the SH midlatitude circulation. In this study, we examine the response of the SAM in CMIP6 models and quantify its relationship to ECS and temperature gradients. Our starting hypothesis is that stronger surface warming will induce a larger increase in tropical free tropospheric temperatures, and hence all being equal, a larger tropics-to-pole temperature gradient and a more positive SAM trend. However, results show that despite the higher level of warming in the CMIP6 models, there is a smaller positive trend in SAM index than in CMIP5 indicating a different relationship between warming and midlatitude circulation trends in CMIP6. We attempt to explain potential reasons for these differences. References: Barnes, E.A., N.W. Barnes, and L.M. Polvani, 2014: Delayed Southern Hemisphere Climate Change Induced by Stratospheric Ozone Recovery, as Projected by the CMIP5 Models. J. Climate, 27, 852–867, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-13-00246.1 Forster, P.M., Maycock, A.C., McKenna, C.M. et al. (2019), Latest climate models confirm need for urgent mitigation. Nat. Clim. Chang. (2019) doi:10.1038/s41558-019-0660-0 Grise, K. M., and Polvani, L. M. (2014), Is climate sensitivity related to dynamical sensitivity? A Southern Hemisphere perspective, Geophys. Res. Lett., 41, 534– 540, doi:10.1002/2013GL058466. Harvey, B.J., Shaffrey, L.C. & Woollings, T.J. (2014) Equator­-to-­pole temperature differences and the extra­tropical storm track responses of the CMIP5 climate models, Clim Dyn, 43: 1171. https://doi.org/10.1007/s00382-013-1883-9

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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