The warm Arctic-cold north american pattern in CanESM5 large ensemble simulations: Eurasian influence and uncertainty due to internal variability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the warm Arctic-cold North American pattern (WACNA) and its connection with the warm Arctic-cold Eurasia pattern (WACE) using ERA5 reanalysis and a 50-member ensemble of historical climate simulations produced by CanESM5, the Canadian model participated in CMIP6. The results indicate that a negative WACE-like pattern typically precedes a positive WACNA pattern by one month, and the presence of a negative Asian-Bering-North American (ABNA)-like circulation pattern connects Eurasia and North America, along with the Pacific-North American (PNA)-like pattern. The negative ABNA-like pattern can be attributed to anomalous heating in southern Siberia, which is associated with the negative WACE pattern and its featured Eurasian warming. The negative PNA-like pattern is influenced by negative SST anomalies in the tropical Pacific, resembling tropical ENSO variability. Anomalous temperature advection in the lower troposphere follows the circulation anomaly, which supports the formation of WACNA. Conversely, processes with circulation anomalies of opposite sign result in a negative WACNA pattern. The tropical ENSO variability does not significantly impact the WACNA pattern and its linkage with WACE. CanESM5 simulates the WACNA pattern and WACE-WACNA connection well, with some discrepancies in the magnitude of anomalies compared to ERA5 reanalysis. The uncertainty in the simulated WACNA pattern due to internal climate variability is dominated by two modes of inter-member variability: a southeast-northwest phase shift and a local variation in amplitude.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».