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Enregistrement W3123647836 · doi:10.21203/rs.3.rs-390152/v1

The Pacific Decadal Precession and its Relationship to Tropical Pacific Decadal Variability in CMIP6 Models

2021· preprint· en· W3123647836 sur OpenAlexaff
Matthew H. Rogers, Jason C. Furtado, Bruce T. Anderson

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesClimate Program OfficeBiological and Environmental ResearchOffice of ScienceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of Energy
Mots-clésClimatologyPacific decadal oscillationOceanographyGeologyPacific oceanEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Persistent, multi-year shifts in atmospheric circulations and their associated influence on regional climates have profound impacts on physical, biological, and socioeconomic systems. The Pacific Decadal Precession (PDP), an atmospheric mode of variability consisting of a lower tropospheric height dipole which rotates counterclockwise over several years in the North Pacific, describes a series of such shifts in atmospheric circulations. One phase of the PDP, the north-south (N-S) phase, is hypothesized to be partially driven by central tropical Pacific (CP) sea surface temperature (SST) variability, but robust assessment of this dynamical connection in climate models remains to be done. In this study, we investigate this hypothesis with analyses in both reanalysis and selected models from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) archive. We show that the emergence of the N-S phase is both related to and influenced by tropical Pacific decadal SST variability, specifically variability associated with CP El Niño-Southern Oscillation (ENSO) events. When examining the CMIP6 model output, we find that most models cannot recover the characteristic cyclonic precession of the dipoles of the PDP, instead featuring only amplitude and sign changes of the N-S phase, Moreover, the models do not replicate the dynamical connections between the tropical Pacific and this North Pacific mode. Our results suggest that primary reasons for this inconsistency are that models inaccurately simulate both the SST pattern associated with the PDP, shared low-frequency power associated with CP ENSO events, and incorrect Rossby wavetrains emanating from the tropical Pacific into the North Pacific on quasi-decadal timescales. Taken together, our analyses offer another benchmark by which to test the fidelity of the climate model simulations in capturing Pacific decadal climate variability in order to improve decadal-to-centennial climate projections.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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