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Enregistrement W4295733342 · doi:10.1002/joc.7858

Frequency of different types of El Niño events under global warming

2022· article· en· W4295733342 sur OpenAlexaff
Omid Alizadeh, Morteza Qadimi, Mona Zolghadrshojaee, Parviz Irannejad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesIran National Science Foundation
Mots-clésClimatologyEmpirical orthogonal functionsSea surface temperatureEl Niño Southern OscillationEnvironmental scienceCoupled model intercomparison projectGlobal warmingGlobal temperatureClimate modelSurface air temperatureClimate changeForcing (mathematics)Period (music)La NiñaAtmospheric sciencesGeologyOceanographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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