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Enregistrement W4392886222 · doi:10.1038/s41612-024-00615-3

Strengthened impact of boreal winter North Pacific Oscillation on ENSO development in warming climate

2024· article· en· W4392886222 sur OpenAlexaff
Shangfeng Chen, Wen Chen, Shang‐Ping Xie, Bin Yu, Renguang Wu, Zhibiao Wang, Xiaoqing Lan, Hans‐F. Graf

Notice bibliographique

Revuenpj Climate and Atmospheric Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Yunnan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésClimatologyEnvironmental scienceEl Niño Southern OscillationSea surface temperaturePacific decadal oscillationBorealPrecipitationSubtropicsMultivariate ENSO indexGlobal warmingAtmospheric sciencesClimate changeSouthern oscillationOceanographyGeologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The North Pacific Oscillation (NPO), an important mode of atmospheric variability, is a crucial trigger for the development of El Niño-Southern Oscillation (ENSO) via the seasonal footprinting mechanism. How the NPO effect on ENSO changes in response to greenhouse warming remains unclear, however. Here, using climate model simulations under high-emission scenarios, we show that greenhouse warming leads to an enhanced influence of NPO on ENSO as is manifested by enhanced responses of winter sea surface temperature (SST), precipitation and wind anomalies in the equatorial Pacific to the preceding winter NPO. The strengthened NPO impact is also reflected in an increased frequency of NPO events that are followed by ENSO events. Warmer background SST enhances the wind-evaporation-SST feedback over the subtropical North Pacific due to a nonlinear SST-evaporation relationship. This strengthens the NPO-generated surface zonal wind anomalies over the equatorial western-central Pacific, which trigger ENSO. Increased impact of winter NPO on ENSO could enable prediction of interannual variability at longer leads.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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