MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205215314 · doi:10.1175/jcli-d-21-0674.1

Climate Sensitivity is Sensitive to Changes in Ocean Heat Transport

2022· article· en· W4205215314 sur OpenAlexaff
Hansi Singh, Nicole Feldl, Jennifer E. Kay, Ariel L. Morrison

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésClimate sensitivityClimatologyEnvironmental scienceRadiative forcingAlbedo (alchemy)Climate modelAtmospheric sciencesClimate changeLatitudeCloud feedbackAtmosphere (unit)Water vaporForcing (mathematics)Sea surface temperatureGeologyMeteorologyOceanographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Do changes in ocean heat transport (OHT) that occur with CO2forcing, impact climate sensitivity in Earth system models? Changes in OHT with warming are ubiquitous in model experiments: when forced with CO2, such models exhibit declining poleward OHT in both hemispheres at most latitudes, which can persist over multicentennial time scales. To understand how changes in OHT may impact how the climate system responds to CO2forcing, particularly climate sensitivity, we perform a series of Earth system model experiments in which we systematically perturb OHT (in a slab ocean, relative to its preindustrial control climatology) while simultaneously doubling atmospheric CO2. We find that equilibrium climate sensitivity varies substantially with OHT. Specifically, there is a 0.6 K decrease in global mean surface warming for every 10% decline in poleward OHT. Radiative feedbacks from CO2doubling, and the warming attributable to each of them, generally become more positive (or less negative) when poleward OHT increases. Water vapor feedback differences account for approximately half the spread in climate sensitivity between experiments, while differences in the lapse rate and surface albedo feedbacks account for the rest. Prescribed changes in OHT instigate opposing changes in atmospheric energy transport and the general circulation, which explain differences in atmospheric water vapor and lapse rate between experiments. Our results show that changes in OHT modify atmospheric radiative feedbacks at all latitudes, thereby driving changes in equilibrium climate sensitivity. More broadly, they demonstrate that radiative feedbacks are not independent of the coupled (atmosphere and ocean) dynamic responses that accompany greenhouse gas forcing.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of ClimateMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207