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Enregistrement W3158867456 · doi:10.1029/2020jc017001

What Role Does the Barrier Layer Play During Extreme El Niño Events?

2021· article· en· W3158867456 sur OpenAlexfundno aff
Xiaolin Zhang, Janet Sprintall, Lili Zeng

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Natural Science Foundation of ChinaAcademic Medical Organization of Southwestern OntarioNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésEquatorFlux (metallurgy)AdvectionClimatologyOceanographySalinityGeologyMixed layerBarrier layerAtmospheric sciencesEnvironmental scienceLayer (electronics)LatitudeMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Intensive air‐sea interaction and the formation of the salinity barrier layer (BL) in the Pacific has fundamental importance to the El Niño evolution. The structure and formation of the BL in the equatorial Pacific Ocean during moderate and extreme El Niños over the past 30 years are investigated using in situ temperature and salinity data measured by the TAO/TRITON array and the data‐assimilating ECCO2 product. In the western and central Pacific Ocean, the BL is thicker during moderate El Niños compared to extreme El Niños due to a deeper isothermal layer depth compared to the density defined mixed layer depth. Moreover, in the western and central Pacific Ocean, the anomalous zonal eastward current related to the westerly wind event that initiates El Niños is found to be stronger during extreme El Niños, advecting the thicker BLs from west to east. A salinity budget suggests that during both moderate and extreme El Niño events, surface freshwater flux dominates at the equator. During extreme El Niños, the change in the freshwater flux drives a strong surface jet in the far western Pacific at 1°S, 156°E. North of the equator, the surface freshwater flux largely dampens this advective impact. Thus during the different El Niño strengths, the BL distribution, evolution and impact are also different. This suggests that climate models need to better distinguish different types of El Niño events in order to simulate the ENSO dynamics correctly.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,290
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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