Impact of ocean heat transport on the natural and forced variability of Arctic sea-ice in the GFDL CM2-O model suite
Notice bibliographique
Résumé
A recent study links an increase in the horizontal resolution of ocean models to improved representations of Arctic sea-ice and Ocean Heat Transport (OHT, Docquier et al. 2019). Here, the impact of horizontal resolution on meridional OHT and sea-ice is investigated over a broader range of resolutions, using the GFDL CM2-O climate model suite (1.0°, 0.25°, and 0.1°) in both preindustrial control and climate change simulations. Results show a direct link between OHT and sea-ice extent (SIE) in the Arctic. This link, however, is not monotonic with spatial resolution. While OHT increases and SIE decreases from the Low to the Medium resolution models, the reverse is true from the Medium to the High resolution models. Differences in OHT and SIE between the three models mostly arise from the preindustrial state. As the spatial resolution increases, the Irminger Current is favored at the expense of the North Atlantic Drift. This rerouting of water to the Western side of Greenland results in less heat delivered to the Arctic in the High resolution model than in its Medium counterpart. As a result, the Medium resolution model is in best agreement with observed SIE and Atlantic OHT. Concurrent with the change in the partitioning in volume is a change in deep convection centers from the Greenland-Irminger-Norwegian Seas in the Low resolution model to the Labrador Sea in the High resolution model. Results suggest a coupling between OHT into the Arctic and deep convection in the North Atlantic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».