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Enregistrement W3161004240 · doi:10.5194/egusphere-egu21-10357

Towards more physically constrained freshwater injection via eddy permitting simulations of the last glacial cycle

2021· article· en· W3161004240 sur OpenAlexaffabout
Ryan Love, Heather Andres, Alan Condron, Xu Zhang, Gerrit Lohmann, Lev Tarasov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYounger DryasFreshwater ecosystemSurface runoffFreshwater fishGlacial periodGeologyClimate changeEnvironmental scienceOceanographyClimatologyGeomorphologyEcologyEcosystemFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater, in the form of glacial runoff, is hypothesized to play a critical role in centennial to millennial scale climate variability, eg. the Younger Dryas and Dansgaard Oeschger events. Freshwater injection, or hosing, model experiments demonstrate that freshwater has the capability to generate abrupt climate transitions. However, in an attempt to mitigate the inability of most models to resolve the smaller-scale features relevant to freshwater transport (such as boundary currents and mesoscale eddies), these hosing experiments commonly apply the entirety of the freshwater directly to the regions of deepwater formation (DWF). Our results indicate that this can inflate the freshwater signal in those regions by as much as four times. We propose a novel method of freshwater injection for such low-resolution models that spatially distributes the freshwater in accord with the results of eddy-permitting modelling. Furthermore, this “freshwater fingerprint” method not only impacts the timing of simulated climate transitions but also can allow us to evaluate how much we are overestimating the effects of freshwater when injected directly into sites of DWF. The freshwater fingerprints we develop are based on a suite of freshwater injection experiments performed using an eddy permitting Younger Dryas configuration of the MITGCM. Freshwater injection locations include the Mackenzie River, Gulf of St. Lawrence, Gulf of Mexico and a location off the coast of Norway, with flux amounts bounded by glacial reconstructions. These simulations indicate that freshwater from the Mackenzie River and Fennoscandia have the largest impact on salinity in most of the conventional sites of DWF (GIN and Labrador Seas, and in these simulations, predominantly the northern North Atlantic due to extensive sea ice), while freshwater from the Gulf of St. Lawrence is effective at freshening only the northern North Atlantic. The Gulf of Mexico has little impact on any DWF region we consider, mostly because the lower but continual flux in our simulations does not allow freshwater to penetrate northward past the Gulf Stream. The dilution of the freshwater signal as it is transported from the site of injection to the DWF zones leads to a reduction in the effective freshwater forcing, making hosing directly over DWF zones even with realistic freshwater amounts unrealistic. Thus, we construct freshwater fingerprints from these simulations by extracting the freshwater anomaly spatial pattern averaged over the last 5 simulation years, vertically integrating the field and normalizing it. The freshwater fingerprint is then implemented in the COSMOS Earth Systems Model, which is run at resolutions typical for paleoclimate simulations (non-eddy permitting). Initial results show that freshwater from the Mackenzie River using our fingerprint method leads to a more gradual cooling than if the meltwater is released directly over the hosing region (50-70N). We conclude that hosing over DWF zones, even with realistic freshwater amounts, produces an unrealistically large climate response. Additional results for the remaining injection locations and with the fingerprint implemented in a simpler climate model will be presented.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2021
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