MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4300862427 · doi:10.1175/jas-d-22-0013.1

Origin of the Warm Arctic–Cold North American Pattern on the Intraseasonal Time Scale

2022· article· en· W4300862427 sur OpenAlexafffundabout
Hai Lin, Bin Yu, Nicholas M. J. Hall

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésClimatologyAtmospheric circulationArcticRossby waveMiddle latitudesGeologyArctic dipole anomalySea iceTroposphereSiberian HighEddyAtmospheric sciencesArctic ice packOceanographyDrift iceGeographyMeteorologyTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The warm Arctic–cold continent pattern (WACC) of near-surface air temperature variability has often been associated with the connection between Arctic sea ice reduction and cold weather over the midlatitude continents. Whether the existence of this pattern is due to variability of sea ice or is caused by atmospheric internal dynamics is subject to debate. Based on a long integration of a primitive equation atmospheric model (SGCM), this study examines the origin of the warm Arctic–cold North American pattern (WACNA), which is characterized by a pair of opposite surface air temperature anomalies over the high-latitude Chukchi–Bering Sea region and the North American continent, in boreal winter on the intraseasonal time scale. The model atmosphere is maintained by a time-independent forcing, so that atmospheric internal dynamics is the only source of variability. It is found that the SGCM model simulates well the behavior of the observed WACNA pattern. The WACNA pattern develops by interacting with the time-mean flow and synoptic-scale transient eddies. Two pathways of Rossby wave propagation are associated with WACNA. The northern pathway originates from eastern Siberia moving eastward across the Bering Strait to Canada, and the southern pathway is rooted in the subtropical waveguide propagating across the eastern North Pacific. Our simulation of this pattern implies that tropospheric dynamics alone can generate the WACNA, and the predictability associated with this pattern is likely limited by its internal dynamics nature. Significance Statement The warm Arctic–cold continent pattern of temperature variability has often been associated with the connection between Arctic sea ice reduction and cold weather over the midlatitude continents, which implies possible impacts of polar warming on midlatitude climate. There has been debate on whether the existence of this pattern depends on variability of sea ice or can be caused by processes within the atmosphere. In this study, we use a simple atmospheric model, which has a constant forcing; thus, atmospheric internal dynamics is the only source of variability. We show that atmospheric internal dynamics alone can generate the warm Arctic–cold North American pattern. The result has implications for our understanding of the impact of 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)0,000
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 enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Atmospheric SciencesMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207