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Enregistrement W3110019116 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-13027

Internal variability of the Arctic Oscillation and its projections

2020· article· en· W3110019116 sur OpenAlexaboutno aff
Annalisa Cherchi, Paolo Oliveri, Aarnout van Delden

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimatologyNorthern HemisphereEnvironmental scienceForcing (mathematics)Mediterranean climateArctic oscillationNorth Atlantic oscillationArcticCoupled model intercomparison projectAtmospheric sciencesClimate modelClimate changeGeographyPhysicsOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic Oscillation (AO) is one of the main modes of variability of the Northern Hemisphere winter, also referred as Northern Annular Mode (NAM). The positive phase of the AO is characterized by warming/cooling over Northern Eurasia and the United States and cooling over Canada, especially over eastern Canada. Its positive phase is also characterized by very dry conditions over the Mediterranean and wet conditions over Northern Europe. A positive trend of the AO is observed for the period 1951-2011 and it is captured in CMIP5 models only when GHG-only forcing are included. In CMIP5 models the change expected is mostly mitigated by the effects of the aerosols. When considering AR5 scenarios, the AO is projected to become more positive in the future, though with a large spread among the models. Overall the spread in the representation of the AO variability and trend is large also in experiments with present-day conditions, likely associated with the large internal variability. Unique tools to identify and measure the role of the internal variability in the model representation of the large-scale modes of variability are large ensembles where multiple members are built with different initial conditions. Here we use the NCAR Community Model Large Ensemble (CESM-LE) composing the historical period (1920-2005) to the future (2006-2100) in a RCP8.5 scenario to measure the role of the internal variability in shaping AO variability and changes. Potential predictability of the AO index is quantified in the historical and future periods, evidencing how the members spread remain large without specific trends in these characteristics. Preliminary results indicate that the internal variability has large influence on the AO changes and related implications for the Northern Hemisphere climate.

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)0,002
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,209 · 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
Résumé présentoui

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