Summer Eurasian Heat Wave and its linkage to SST anomalies over North Atlantic and Barents-Kara Seas
Notice bibliographique
Résumé
In our study, we aim to examine what factors lead to the summer heat waves over Eurasia and their variability. The analysis reveals that the summer heat waves over Eurasia show two kinds of spatial patterns: midlatitude and high latitude types. The mid-latitude heat wave mainly occurred over west Russia in the west of 55°E and in the south of 60°N, whereas the high-latitude type mainly occurred over west Russia in the east of 55°E and in the north of 55°N. We further analyzed the relationship of the two kinds of heat waves with atmospheric circulation patterns in the Atlantic-Eurasian sector and sea surface temperature (SST) anomalies over the North Atlantic and Arctic. The results show that the cold or warm SST anomalies over Barents-Kara Seas (BKS) can significantly influence the latitude and longitude of Russian heat waves, while the heat waves are also related to the latitude of positive SST anomalies over North Atlantic. A mid-latitude wave train propagating into Eurasia and mid-latitude Russian heat waves, which are related to the positive phase of the North Atlantic Oscillation (NAO), are seen when there are strong SST warming in the North Atlantic mid-high latitudes south of 60°N and SST cooling over BKS. In contrast, a high-latitude Russian heat wave can occur over west Russia when there are positive SST anomalies over Baffin Bay, Davis Strait and Labrador Sea north of 60°N and BKS, while this high-latitude wave train is related to the decay of Greenland blocking or the negative NAO phase via high-latitude wave train propagation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».