How Well Can Current Climate Models Simulate the Connection of the Early Spring Aleutian Low to the Following Winter ENSO?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A recent study revealed an impact of the intensity of early spring Aleutian low (AL) on the succeeding winter ENSO. This study examines the ability of 41 climate models that participated in CMIP6 in simulating the early spring AL–winter ENSO connection. It is shown that there exists a large diversity among the models in simulating this AL–ENSO linkage. A number of models capture well the observed AL–ENSO connection and the associated physical processes. However, the AL–ENSO relation in several models is opposite to the observed. Diversity of the AL–ENSO connection is related to the spread in the spatial structure of AL-related atmospheric anomalies over the North Pacific. In the models that capture the observed AL–ENSO connection, weakened AL induces an anomalous anticyclone over the northern middle and high latitudes and an anomalous cyclone over the subtropical North Pacific. The resultant westerly wind anomalies over the tropical western-central Pacific (TWCP) induce an El Niño sea surface temperature (SST) anomaly pattern in the following winter. By contrast, in the models with the AL–ENSO relation opposite to the observations, the AL-associated anomalous anticyclone over the North Pacific extends too southward. As such, the subtropical North Pacific is dominated by northeasterly wind anomalies and SST cooling. The subtropical North Pacific SST cooling induces easterly wind anomalies over the TWCP via wind–evaporation–SST feedback, and leads to a La Niña anomaly pattern in the following winter. The spread in the spatial structure of the AL-associated atmospheric anomalies over the North Pacific is partly due to the diversity in the amplitude of the climatological mean flow. Significance Statement A recent study suggested that variation of the AL intensity in early spring could exert a significant impact on the following winter ENSO. It indicated that inclusion of the early spring AL signal could improve the prediction of ENSO and to some extent help reduce the spring predictability barrier of ENSO. To employ the AL as a predictor in the ENSO prediction and forecast, the current climate model should have the ability to simulate realistically the early spring AL variation as well as the physical process linking the early spring AL with the subsequent winter ENSO. Hence, this study examines the performance of the current coupled climate models that participated in the phase 6 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) in simulating the linkage between the early spring AL and the following winter ENSO. We show that there exists a large diversity among the CMIP6 models in simulating the early spring AL–winter ENSO connection. A number of models capture well the observed AL–ENSO connection and the associated physical processes. However, the AL–ENSO relation in several models is opposite to the observed. The factors leading to the spread are further examined. Results of this study would have implications in improving our understanding of the impact of extratropical atmospheric forcing on the ENSO and improving the seasonal forecasting of the ENSO.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».