Mid-Holocene ENSO Variability reduced by northern African vegetation changes: a model intercomparison study
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between the mean state of the Pacific Ocean and El Niño Southern Oscillation (ENSO) and its variability through time is inadequately understood, especially on longer timescales. Several studies have indicated that the mid-Holocene (6,000 years before present) was characterized by stronger east-west temperature contrast and lower ENSO variability relative to the present day. While climate models show a reduction in ENSO variability, they underestimate this reduction compared to many paleoclimate reconstructions. Further, the drivers behind these changes remain unclear. In this work, we use five global climate models to show that incorporating vegetation changes over northern Africa during the mid-Holocene are vital to capturing global circulation changes. Greening the Sahara alters the Walker Circulation, enhancing zonal temperature and pressure gradients in the equatorial Pacific and driving it to a La Niña-like state. Incorporating Green Sahara boundary conditions leads to reductions in interannual variability in all Niño index regions relative to orbital and GHG changes, with reductions of up to 18% in the Niño3.4 region. Our work highlights the importance of the Atlantic influence on ENSO and provides paleoclimatic evidence for this synergistic teleconnection.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».