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Enregistrement W3106922997 · doi:10.3389/feart.2020.604807

The Footprint of Atlantic Multidecadal Oscillation on the Intensity of Tropical Cyclones Over the Western North Pacific

2020· article· en· W3106922997 sur OpenAlexaff
Cheng Sun, Yusen Liu, Zhanqiu Gong, Fred Kucharski, Jianping Li, Qiuyun Wang, Xiang Li

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Earth Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Program on Global Change and Air-Sea InteractionNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésClimatologyAtlantic multidecadal oscillationSea surface temperatureTropical cycloneEnvironmental sciencePacific decadal oscillationIntensity (physics)Geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea surface temperature (SST) over the western North Pacific (WNP) exhibits strong decadal to multidecadal variability and in this region, warm waters fuel the tropical cyclones (TCs). Observational records show pronounced decadal variations in WNP TC metrics during 1950–2018. Statistical analysis of the various TC metrics suggests that the annual average intensity of WNP TCs is closely linked to the AMO (r = 0.86 at decadal timescales, p < 0.05). Observations and coupled atmosphere-ocean simulations show that the decadal WNP SST variations regarded as the primary driver of TC intensity, are remotely controlled by the AMO. Corresponding to the WNP SST warming, the local SLP gets lower and the tropospheric air becomes warmer and moister, enhancing atmospheric instability and the generation of convective available potential energy. These favorable changes in the background environment provide more “fuel” to the development of deep convection and intensify the WNP TCs. The footprints of AMO in WNP SST and atmospheric states through trans-basin interaction eventually exert a significant impact on the TC intensity over the WNP region.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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