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Enregistrement W4220830089 · doi:10.5194/egusphere-egu22-3522

Relative roles of different key forcing and preconditioning factors for recurrent deep convection in the Labrador Sea from observations and ocean models

2022· preprint· en· W4220830089 sur OpenAlexaffabout
Patricia Handmann, Igor Yashayaev, Franziska U. Schwarzkopf

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvective mixingStratification (seeds)ConvectionForcing (mathematics)ClimatologyAdvectionOceanographyBuoyancyWater massDeep convectionThermohaline circulationOcean currentGeologyNorth Atlantic Deep WaterShutdown of thermohaline circulationAtmospheric sciencesEnvironmental scienceGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Labrador Sea in the subpolar North Atlantic is one of the few special regions, where strong wintertime buoyancy loss, consecutive substantially reduced vertical stratification, and the prevailing circulation facilitate the transfer of water mass properties from the surface to depths exceeding 1500 m through deep convective mixing. Hence, impacting the characteristics of the intermediate and deep waters in the entire Atlantic basin. Despite ever-growing evidence of the freshwater and atmospheric gas contents of these waters being directly affected by the strength of wintertime mixing in the Labrador Sea, the relative importance of the Labrador Sea convection for the strength of the overall Atlantic meridional overturning is still under debate, often leading to contradicting conclusions. This ongoing debate highlights the need for an in-depth all-inclusive investigation of the processes responsible for both occurrence and persistence of deep convective mixing events. Here, we make a first step in this direction by aligning multiplatform observations with model runs and quantifying the roles of the local atmospheric forcing (e.g., cumulative wintertime air-sea flux), the remote oceanic forcing (e.g., horizontal advection) and the ocean’s own memory of the past convective events (e.g., weak stratification resulting from convective preconditioning). These three key factors, fully responsible for initiation and undergoing of winter convection, and both seasonal and interannual heat content changes in the Labrador Sea, are analyzed based on long time series. These are comprised from all available thoroughly quality-controlled ship, profiling float and mooring measurements in the central Labrador Sea and state-of the-art ocean models. The resulting variables compared between the observations and models include time series of the characteristic ocean state variables, such as temperature, salinity and density over the entire water column. Additionally, the variables quantifying specific outcomes of each winter convection, such as depth, density and volume of the newly mixed intermediate-depth water in the Labrador Sea are considered. We show that the seasonal evolution of the deep winter convective mixed layer is a result of the sum of the surface cooling and the overall multiyear inertia in density changes and variations in the heat, freshwater and salt imports from the neighboring North Atlantic and Arctic regions. This, in turn means that not forcibly the strongest surface cooling induces the deepest convection with maximum density water, but rather a combination of the three factors. Through the combined analyses of observations and model-based time series we are able to properly assess the relative contribution of these three factors to the development of deep convective mixing in the Labrador Sea.

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)0,002
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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