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Enregistrement W4289443398 · doi:10.1007/s00382-022-06386-y

Greenhouse-gas forced changes in the Atlantic meridional overturning circulation and related worldwide sea-level change

2022· article· en· W4289443398 sur OpenAlexaff
Matthew P. Couldrey, Jonathan M. Gregory, Xiao Dong, Oluwayemi A. Garuba, Helmuth Haak, Aixue Hu, William J. Hurlin, Jiangbo Jin, Johann Jungclaus, Armin Köhl, Hailong Liu, Sayantani Ojha, Oleg A. Saenko, Abhishek Savita, Tatsuo Suzuki, Zipeng Yu, Laure Zanna

Notice bibliographique

RevueClimate Dynamics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesNational Cancer InstituteAustralian Research CouncilNatural Environment Research CouncilBiological and Environmental ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaMax-Planck-GesellschaftSight Research UKDeutsche ForschungsgemeinschaftOffice of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyAustralian National UniversityAustralian GovernmentU.S. Department of EnergyCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationNational Science Foundation
Mots-clésZonal and meridionalForcing (mathematics)AlgorithmFlux (metallurgy)ClimatologyEnvironmental scienceGeologyChemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of anthropogenic climate change in the ocean is challenging to project because atmosphere-ocean general circulation models (AOGCMs) respond differently to forcing. This study focuses on changes in the Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC), ocean heat content ( $$\Delta$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>Δ</mml:mi> </mml:math> OHC), and the spatial pattern of ocean dynamic sea level ( $$\Delta \zeta$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>Δ</mml:mi> <mml:mi>ζ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> ). We analyse experiments following the FAFMIP protocol, in which AOGCMs are forced at the ocean surface with standardised heat, freshwater and momentum flux perturbations, typical of those produced by doubling $$\hbox {CO}_{{2}}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mtext>CO</mml:mtext> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msub> </mml:math> . Using two new heat-flux-forced experiments, we find that the AMOC weakening is mainly caused by and linearly related to the North Atlantic heat flux perturbation, and further weakened by a positive coupled heat flux feedback. The quantitative relationships are model-dependent, but few models show significant AMOC change due to freshwater or momentum forcing, or to heat flux forcing outside the North Atlantic. AMOC decline causes warming at the South Atlantic-Southern Ocean interface. It does not strongly affect the global-mean vertical distribution of $$\Delta$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>Δ</mml:mi> </mml:math> OHC, which is dominated by the Southern Ocean. AMOC decline strongly affects $$\Delta \zeta$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>Δ</mml:mi> <mml:mi>ζ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> in the North Atlantic, with smaller effects in the Southern Ocean and North Pacific. The ensemble-mean $$\Delta \zeta$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>Δ</mml:mi> <mml:mi>ζ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> and $$\Delta$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>Δ</mml:mi> </mml:math> OHC patterns are mostly attributable to the heat added by the flux perturbation, with smaller effects from ocean heat and salinity redistribution. The ensemble spread, on the other hand, is largely due to redistribution, with pronounced disagreement among the AOGCMs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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