Improved Extratropical North Atlantic Atmosphere–Ocean Variability with Increasing Ocean Model Resolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract North Atlantic atmosphere–ocean variability is assessed in climate model simulations from HighResMIP that have low resolution (LR) or high resolution (HR) in their atmosphere and ocean model components. It is found that some of the LR simulations overestimate the low-frequency variability of subpolar sea surface temperature (SST) anomalies and underestimate its correlation with the NAO compared to ERA5. These deficiencies are significantly reduced in the HR simulations, 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 cause of the overestimated intrinsic subpolar ocean variability in the LR simulations, a link is demonstrated between the amplitude of the subpolar ocean variability and the mean state of the Labrador–Irminger Seas. Supporting previous studies, the Labrador–Irminger Seas tend to be colder and fresher in the LR simulations compared to the HR simulations and oceanic observations from EN4. This promotes upper-ocean density anomalies in this region to be more salinity-controlled in the LR simulations versus more temperature-controlled in the HR simulations and EN4 observations. It is argued that this causes the excessive subpolar ocean variability in the LR simulations by favoring a positive feedback between subpolar upper-ocean salinity and Atlantic meridional overturning circulation (AMOC) anomalies, rather than a negative feedback between subpolar SST and AMOC anomalies as in the HR simulations. The findings overall suggest that the subpolar ocean mean state impacts the variability of the ocean circulation and SSTs, including their relationship with the atmospheric circulation, in the extratropical North Atlantic.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».