Improved simulation of extratropical North Atlantic atmosphere-ocean variability in HighResMIP models
Notice bibliographique
Résumé
The simulated North Atlantic atmosphere–ocean variability is assessed in a subset of models from HighResMIP that have either low-resolution (LR) or high-resolution (HR) in their atmosphere and ocean model components. In general, the LR models overestimate the low-frequency variability of subpolar sea-surface temperature (SST) anomalies and underestimate their correlation with the NAO compared to ERA5 reanalysis. These biases are substantially reduced in the HR models, and it is shown that the improvements are related to a reduction of intrinsic (non-NAO-driven) variability of the subpolar ocean circulation.To understand the mechanisms behind the overestimated intrinsic subpolar ocean variability in the LR models, a link is demonstrated between the biases in subpolar ocean variability and known biases in the mean state of the Labrador-Irminger seas. Supporting previous studies, the Labrador-Irminger seas are found to be too cold and too fresh in the LR models compared to observations from EN4 and the HR models. This causes upper-ocean density and hence convection anomalies in this region to be more salinity-controlled in the LR models versus more temperature-controlled in the HR models. It is hypothesized that this may cause the excessive subpolar ocean variability in the LR models by 1) promoting a positive feedback between subpolar upper-ocean salinity, convection and Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC) anomalies, and 2) weakening the negative feedback between subpolar upper-ocean temperature, convection and AMOC anomalies that is apparent in the HR models. The results overall suggest that mean ocean biases play an important role in the simulation of the variability of the extratropical ocean.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».