Surface factors controlling the volume of accumulated Labrador Sea Water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We explore historical variability in the volume of Labrador Sea Water (LSW) using ECCO, an ocean state estimate configuration of the Massachusetts Institute of Technology general circulation model (MITgcm). The model's adjoint, a linearization of the MITgcm, is set up to output the lagged sensitivity of the water mass volume to surface boundary conditions. This allows us to reconstruct the evolution of LSW volume over recent decades using historical surface wind stress, heat, and freshwater fluxes. Each of these boundary conditions contributes significantly to the LSW variability that we recover, but these impacts are associated with different geographical fingerprints and arise over a range of time lags. We show that the volume of LSW accumulated in the Labrador Sea exhibits a delayed response to surface wind stress and buoyancy forcing outside the convective interior of the Labrador Sea at important locations in the North Atlantic Ocean. In particular, patterns of wind and surface density anomalies can act as a “traffic controller” and regulate the North Atlantic Current's (NAC's) transport of warm and saline subtropical water masses that are precursors for the formation of LSW. This propensity for a delayed response of LSW to remote forcing allows us to predict a limited yet substantial and significant fraction of LSW variability at least 1 year into the future. Our analysis also enables us to attribute LSW variability to different boundary conditions and to gain insight into the major mechanisms that contribute to volume anomalies in this deep water mass. We point out the important role of key processes that promote the formation of LSW in both the Irminger and Labrador seas: buoyancy loss and preconditioning along the NAC pathway and in the Iceland Basin, the Irminger Sea, and the Nordic Seas.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».