Surface density fluxes and water mass transformation over global oceans from reanalysis and climate models
Notice bibliographique
Résumé
We analyze interannual and seasonal variability of surface density fluxes and water mass transformation rates over the global oceans for 1979-2018 using data from CFSR reanalysis and historical simulations by climate models. By analyzing density fluxes we quantify the the effect of surface heat and mass fluxes onto the formation of surface waters in the World Ocean. First, by using net fluxes from CFSR reanalysis we derive global climatology of surface density flux and further integrate it for density classes and T,S-classes, providing global and regional view of surface water mass transformation and its variability in space and in time. We precisely looked onto the role of salinity and sea ice formation in the density flux during the winter period. On average, the contribution of salinity to sea ice formation results in the differences of 9% in the density flux with the maximum effect of 12% identified in 1989. Interdecadal variability in surface transformation of the subpolar modal water and Labrador Sea waters shows opposite tendencies for the last decades. Then we analyze historical experiments from CMIP6 model ensemble and compare characteristics of surface water mass transformation with those revealed from reanalysis. We conclude that surface density fluxes and transformation rates derived from INM, MPI and MIROC are stronger compared to those diagnosed by CFSR with the largest differences identified over the Gulf Stream and the North Atlantic Current. For the same models we derive projections of surface density fluxes and surface water mass transformation for 2100 under ssp126, ssp370 and ssp585 scenarios. For all SSP scenarios, computations show a decrease in the magnitude of surface water mass transformation by the end of the century.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».