A 50-year cycle of sea surface temperature regulates decadal precipitation in the tropical and South Atlantic region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Northeast Brazil and Western Africa are two regions geographically separated by the Atlantic Ocean, both home to vulnerable populations living in semi-arid areas. Atlantic Ocean modes of variability and their interactions with the atmosphere are the main drivers of decadal precipitation in these Atlantic Ocean coastal areas. How these low-frequency modes of variability evolve and interact with each other is key to understanding and predicting decadal precipitation. Here we use the Self-Organizing Maps neural network with different variables to unravel causality between the Atlantic modes of variability and their interactions with the atmosphere. Our study finds an 82% (p<0.05) anti-correlation between decadal rainfall in Northeast Brazil and Western Africa from 1979 to 2005. We also find three multi-decadal cycles: 1870-1920, 1920-1970, and 1970-2019 (satellite era), pointing to a 50-year periodicity governing the sea surface temperature anomalies of Tropical and South Atlantic. Our results demonstrate how Northeast Brazil and Western Africa rainfall anti-correlation was formed in the satellite era and how it might be part of a 50-year cycle from the Tropical and South Atlantic decadal variability.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».