Long-term climatology of air mass transport through the Tropical Tropopause Layer (TTL) during NH winter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A long-term climatology of air mass transport through the tropical tropopause layer (TTL) is presented, covering the period from 1962–2005. The transport through the TTL is calculated with a Lagrangian approach using radiative heating rates as vertical velocities in an isentropic trajectory model. We demonstrate the improved performance of such an approach compared to previous studies using vertical winds from meteorological analyses. Within the TTL, the averaged diabatic ascent is 0.5 K/day during Northern Hemisphere (NH) winters 1992–2001, close to observations from the tape recorder. Climatological maps show a cooling and strengthening of this part of the residual circulation during the late 1990s and early 2000s compared to the long-term mean. Lagrangian cold point (LCP) fields show systematic differences for varying time periods and natural forcing components. The interannual variability of LCP temperature and density fields are found to be influenced by volcanic eruptions, ENSO, QBO and the solar cycle. The coldest and driest TTL is reached during QBOE and La Niña over the western Pacific, whereas during volcanic eruptions, El Niño and QBOW it is warmer and less dry.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».