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Enregistrement W3134143280 · doi:10.3389/fmars.2021.627970

Drivers of Marine Heatwaves in the Northwest Atlantic: The Role of Air–Sea Interaction During Onset and Decline

2021· article· en· W3134143280 sur OpenAlexafffund
Robert W. Schlegel, Eric C. J. Oliver, Ke Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationCanada First Research Excellence FundOcean Frontier InstituteClimate Program OfficeDalhousie University
Mots-clésPredictabilityOceanographyClimatologySea surface temperatureEnvironmental scienceAdvectionGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine heatwaves (MHWs) are increasing in duration and intensity at a global scale and are projected to continue to increase due to the anthropogenic warming of the climate. Because MHWs may have drastic impacts on fisheries and other marine goods and services, there is a growing interest in understanding the predictability and developing practical predictions of these events. A necessary step toward prediction is to develop a better understanding of the drivers and processes responsible for the development of MHWs. Prior research has shown that air–sea heat flux and ocean advection across sharp thermal gradients are common physical processes governing these anomalous events. In this study we apply various statistical analyses and employ the self-organizing map (SOM) technique to determine specifically which of the many candidate physical processes, informed by a theoretical mixed-layer heat budget, have the most pronounced effect on the onset and/or decline of MHWs on the Northwest Atlantic continental shelf. It was found that latent heat flux is the most common driver of the onset of MHWs. Mixed layer depth (MLD) also strongly modulates the onset of MHWs. During the decay of MHWs, atmospheric forcing does not explain the evolution of the MHWs well, suggesting that oceanic processes are important in the decay of MHWs. The SOM analysis revealed three primary synoptic scale patterns during MHWs: low-pressure cyclonic Autumn-Winter systems, high-pressure anti-cyclonic Spring-Summer blocking, and mild but long-lasting Summer blocking. Our results show that nearly half of past MHWs on the Northwest Atlantic shelf are initiated by positive heat flux anomaly into the ocean, but less than one fifth of MHWs decay due to this process, suggesting that oceanic processes, e.g., advection and mixing are the primary driver for the decay of most MHWs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations105
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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