Connection between El Niño Deep Convection and Precipitation in Northeast Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The indices reflecting the warm or cold phases of the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) phenomenon are commonly based on sea surface temperature (SST) anomalies in cleverly chosen sectors in the Tropical Pacific Ocean. These climate indices, used as predictors of remote climate oscillations, have been successful in most studies of the effects of ENSO forcings on drought anomalies or unexpected floods worldwide. However, there is one difficulty that bothers researchers: the diversity of these remote effects. One of the regions of the world that has attracted the attention of scholars of the remote effects of ENSO oscillations is Northeast Brazil. The main reason for this interest is the great vulnerability of this region to droughts due to the social and economic fragilities that have persisted there for more than two centuries. This study proposes the experimental use of essential atmospheric indices, such as convective instability, as indicators of the presence of cumulonimbus in the Tropical Pacific in response to El Niño episodes. It is well known that the remote effects of El Niño events occur due to cumulonimbus formation in the Tropical Pacific in response to the additional supply of heat and humidity in areas with warm surface waters. However, these tropical cumulus clusters respond not only to surface heating but also to other forces associated with atmospheric circulation. This study has shown that such cumulonimbi can form in areas that are slightly apart from the sectors with the greatest surface heating.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».