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Enregistrement W4303030587 · doi:10.1175/jcli-d-22-0323.1

How Well Can Current Climate Models Simulate the Connection of the Early Spring Aleutian Low to the Following Winter ENSO?

2022· article· en· W4303030587 sur OpenAlexaff
Shangfeng Chen, Wen Chen, Bin Yu, Renguang Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesJiangsu Collaborative Innovation Center for Climate ChangeNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAnticycloneClimatologyAnomaly (physics)SubtropicsGeologySea surface temperatureAtmospheric sciencesEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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