Frequency of different types of El Niño events under global warming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The El Niño–Southern Oscillation (ENSO) is the dominant natural climate pattern that influences the global climate on subdecadal timescales. Thus, a better understanding of the impacts of global warming on the characteristics of ENSO events offers large socioeconomic benefits. Changes in the frequency of the eastern Pacific (EP), central Pacific (CP) and total El Niño events are analysed in the future period (2051–2100) under the two shared socioeconomic pathways (SSPs) scenarios (i.e., SSP2‐4.5 and SSP5‐8.5) compared to the historical period (1951–2000) using outputs of eight models participating in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6). Types of El Niño events are diagnosed based on pattern correlation coefficients (PCCs) between monthly sea surface temperature (SST) anomalies and the first two leading empirical orthogonal function (EOF) modes of SST anomalies in the tropical Pacific. Based on the ensemble of models, the number of total El Niño events decreases by 26 and 16% under the SSP2‐4.5 and SSP5‐8.5 scenarios, respectively, in the future compared to the historical period. A smaller decrease in the number of total El Niño events under the faster warming rate of the SSP5‐8.5 scenario suggests that the response of ENSO dynamics to global warming is not linear. Analysis of the Extended Reconstructed Sea Surface Temperature, version 5 (ERSSTv5) dataset during the period 1951–2020 indicates that the ratio of the number of CP El Niño to EP El Niño has substantially increased over the past two decades. Nevertheless, under both the SSP2‐4.5 and SSP5‐8.5 scenarios in the future period, the ratio of the number of CP El Niño to EP El Niño does not change considerably compared to that in the historical period. This suggests that the recent increase in the frequency of CP El Niño could be a result of multidecadal variations rather than anthropogenic global warming.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».