MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4400833731 · doi:10.5194/egusphere-2024-2087

Impacts of North American forest cover changes on the North Atlantic ocean circulation

2024· preprint· en· W4400833731 sur OpenAlexaboutno aff
Victoria Bauer, Sebastian Schemm, Raphael Portmann, Jingzhi Zhang, Gesa K. Eirund, Steven De Hertog, Jan Zibell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésAtlantic multidecadal oscillationNorth Atlantic Deep WaterThermohaline circulationNorth Atlantic oscillationEnvironmental scienceDeforestation (computer science)Shutdown of thermohaline circulationClimatologyOceanographyGulf StreamOcean currentAtlantic Equatorial modeClimate changeSea surface temperatureGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Atmosphere-ocean heat fluxes in the North Atlantic Labrador Sea region are a key driver of deep water formation and the Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC). Previous research has shown that anthropogenic warming leads to reduced ocean heat loss and thereby reduced deep mixing in the North Atlantic. This results in AMOC decline and causes regional cooling of sea surface temperatures (SSTs) which has been referred to as the North Atlantic warming hole (NAWH). Similar responses of the AMOC and the formation of a NAWH have been found for changes in wind stress and fresh water forcing in the North Atlantic. Moreover, recent research has also revealed such an AMOC and North Atlantic SST response in global-scale forestation experiments and a reversed response in deforestation experiments. Here, we test the hypothesis that forest cover changes in particular over North America are an important driver of this response in the downstream North Atlantic ocean. To this end, we perform simulations using the fully coupled Earth system model CESM2 where pre-industrial vegetation-sustaining areas over North America are either completely forested (forestNA) or turned into grasslands (grassNA), and compare it to the control scenario without any forest cover changes. Our results show that North American forestation and deforestation induce a North Atlantic warming and cooling hole, respectively. Furthermore, the response is qualitatively similar to previously published results based on global extreme land cover change scenarios. Forest cover changes mainly impact the ocean through modulating land surface albedo and, subsequently, air temperatures. Around 80 % of the ocean heat loss in the Labrador Sea occurs within comparably short-lived cold air outbreaks (CAOs) during which the atmosphere is colder than the underlying ocean. A warmer atmosphere in forestNA compared to the control scenario results in fewer CAOs over the ocean and thereby reduced ocean heat loss, with the opposite being true for grassNA. The induced SST responses further decrease CAO frequency in forestNA and increase it in grassNA. Lagrangian backward trajectories starting from CAOs over the Labrador Sea confirm that their source regions include (de-)forested areas. A closer inspection of the ocean circulation reveals that the subpolar gyre circulation is more sensitive to ocean density changes driven by heat fluxes than to changes in wind forcing modulated by land surface roughness. In forestNA, sea ice growth and the corresponding further reduction of ocean-to-atmosphere heat fluxes forms an additional positive feedback loop. Conversely, a buoyancy flux decomposition shows that freshwater forcing only plays a minor role for the ocean density response in both scenarios. Overall, this study shows that forest cover changes over North America alter the frequency of CAOs over the North Atlantic and, as a consequence, the circulation of the North Atlantic. This highlights the relevance of CAOs for the formation of North Atlantic SST anomalies.

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)0,000
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetClimate variability and models→Travaux en français237 207→