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Enregistrement W3098919574 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-11881

Centennial and millennial variability in models and data

2020· article· en· W3098919574 sur OpenAlexaboutno aff
Gerrit Lohmann, Martin Butzin, Nina Eissner, Xiaoxu Shi, Christian Stepanek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeltwaterClimatologyOceanographyDeglaciationGeologyNorth Atlantic Deep WaterCentennialOcean currentClimate modelThermohaline circulationLast Glacial MaximumClimate changeGlacial periodHoloceneGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Earth’s climate is characterized by many modes of variability. On millennial timescales, decaying Northern Hemisphere ice sheets during the last deglaciation affect the high latitude hydrological balance in the North Atlantic and therefore the ocean circulation after the Last Glacial Maximum. Global sea-level reconstructions indicate marked abrupt changes within several hundred years. Using a multi-scale climate model with a high resolution near the coast, we find a strong sensitivity of the ocean circulation depending on where the deglacial meltwater is injected. Meltwater injections via the Mississippi and near Labrador hardly affect the AMOC. The reduced sensitivity of the overturning circulation against freshwater perturbations following the Mississippi route provides a consistent representation of the deglacial climate evolution. A subpolar North Atlantic Ocean freshening, mimicking a transport of water by icebergs, yields, on the other hand, a quasi-shutdown. We can conclude that millennial climate variability depends on the spatio-temporal structure and their representation in models. Millennial DO-like variability is seen in a handful of model simulations, including even some pre-industrial simulations. As a mechanism, the subsurface is warmed by the downward mixing of the warmer overlying water during an AMOC weak state, until the surface became denser than at mid-depth and deep ventilation is initiated. In recent model developments, the large oscillations in the Labrador Sea mixing were reduced. However, it might be that the centennial-to-millennial oscillations are required to explain climate variability as expressed e.g. by the Little Ice age and the Medieval Warm Event during the last 1000 years. It could be that a de-tuning of the models is necessary in order to exhibit irregular oscillations on centennial-to-millennial time-scales. Although a systematical analysis of the mechanisms leading to centennial-to-millennial variability remains open, numerical experiments suggest that at least in the Labrador Sea and other sensitive areas the high resolution can play an important role in realistically simulating the variability in the mixed layer depth affecting AMOC. One can question regularities found in DO-events occurrence and statistically analyzed the distribution of inter-event waiting times. To estimate the statistical significance of detected event patterns, we construct a simple stochastic process in which events are triggered each time a threshold criterion is fulfilled. For a given time interval each event occurs therefore stochastically independent of another meaning that the probability of one abrupt warming does not affect the probability distribution of any other warming events in that interval. Additionally, novel periodicities of ∼900 and ∼1150 yrs in the NGRIP record are reported besides the prominent 1500 yrs cycle but demonstrate that although a high periodicity reflected in a high Rayleigh R can be found in the data it remains indistinguishable from a simple stationary random Poisson process. These are quite interesting findings as ∼1500 and ∼900 yrs periods are visible throughout the Holocene. The understanding of such low-frequency variability is crucial to allow a separation of anthropogenic signals from natural variability.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,190 · 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
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