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Enregistrement W3159245751 · doi:10.1175/jas-d-20-0300.1

Revisiting the Role of Mountains in the Northern Hemisphere Winter Atmospheric Circulation

2021· article· en· W3159245751 sur OpenAlexafffund
Rachel H. White, John M. Wallace, David S. Battisti

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsDivision of Atmospheric and Geospace SciencesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionUniversity of WashingtonTamaki FoundationNational Science Foundation
Mots-clésOrographyStratosphereClimatologyNorthern HemisphereAtmospheric circulationExtratropical cycloneTroposphereAtmospheric sciencesGeologyClimate modelEnvironmental scienceForcing (mathematics)Atmospheric modelMeteorologyPrecipitationClimate changeGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The impact of global orography on Northern Hemisphere wintertime climate is revisited using the Whole Atmosphere Community Climate Model, version 6 (WACCM6). A suite of experiments explores the roles of both resolved orography and the parameterized effects of unresolved orographic drag (hereafter parameterized orography), including gravity waves and boundary layer turbulence. Including orography reduces the extratropical tropospheric and stratospheric zonal mean zonal wind by up to 80%; this is substantially greater than previous estimates. Ultimately, parameterized orography accounts for 60%–80% of this reduction; however, away from the surface most of the forcing of by parameterized orography is accomplished by resolved planetary waves. We propose that a catalytic wave–mean-flow positive feedback in the stratosphere makes the stratospheric flow particularly sensitive to parameterized orography. Orography and land–sea contrast contribute approximately equally to the strength of the midlatitude stationary waves in the free troposphere, although orography is the dominant cause of the strength of the Siberian high and Aleutian low at the surface and of the position of the Icelandic low. We argue that precisely quantifying the role of orography on the observed stationary waves is an almost intractable problem, and in particular should not be approached with linear stationary wave models in which is prescribed. We show that orography has less impact on stationary waves, and therefore on , on a backward-rotating Earth. Last, we show that atmospheric meridional heat transport shows remarkable constancy across our simulations, despite vastly different climates and stationary wave strengths.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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