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Enregistrement W4408466150 · doi:10.5194/egusphere-egu25-16680

Multi-drivers for Atlantic Meridional Overturning Circulation variability in an ensemble of historical ocean reanalyses

2025· preprint· en· W4408466150 sur OpenAlexaboutno aff
Julia Araújo, Chunxue Yang, Vincenzo Artale, Vincenzo de Toma, Simona Simoncelli, Marjahn Finlayson, Andrea Storto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShutdown of thermohaline circulationClimatologyThermohaline circulationCirculation (fluid dynamics)Zonal and meridionalGeneral Circulation ModelOceanographyOcean currentEnvironmental scienceGeologyNorth Atlantic Deep WaterClimate changeEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The North Atlantic Ocean has a crucial role in the regional and global climate, with significant socio-economic impacts related to droughts, hurricanes and changes in the weather pattern. The Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC) is the main component of ocean heat transport to the North Atlantic as part of the Earth’s major circulation system. The AMOC is considered a tipping element of the planet’s climate, and abrupt and strong changes in this global-scale circulation could lead to shifts in European and North American climates and warming in the Southern Ocean and Antarctica. Hence, it is critical to better comprehend the drivers influencing the AMOC state and its variability. The direct connection between the AMOC and the deep-water formation is being challenged by recent studies, suggesting this relationship cannot explain alone the broad spectrum of AMOC variations. Moreover, the Gulf Stream is responsible for a substantial part of meridional heat transport and is considered part of the AMOC system in the North Atlantic. Recent studies show the latitudinal displacement of the current could affect the AMOC variability. Furthermore, the advection at intermediate level (800-1200m) of the Mediterranean outflow is suggested to be a possible key contributor to the strength and variability of the AMOC, although large uncertainty remains concerning the pathway of these waters into the North Atlantic and its contribution in the precondition phase of the deep-water formation in the Labrador and Greenland Island Norwegian sea. Understanding the influence of each of these drivers is vital. The scarcity of direct observational records in space and time poses an important challenge to disentangle the AMOC drivers and their variability in the North Atlantic, especially since the North Atlantic Ocean presents unusual variability at decadal and multi-decadal scales. Previous studies have used either short observation records, low-resolution numerical models or indirect (proxy) observations to investigate the AMOC. Long-term and three-dimensional datasets are needed to understand the ocean’s changes at large space and time scales. Therefore, the aim of our work is to investigate the multi-drivers of the AMOC variability using a large ensemble (32 members) of global historical ocean reanalyses covering the period from 1961 to 2022. We focus on the deep-water formation, Gulf Stream shift and Mediterranean Outflow Water (MOW) as multi-drivers of the AMOC in the North Atlantic. It is the first time that a large ensemble of 60-year observation-based ocean dataset is used to investigate multiple drivers responsible for changes in the AMOC and the North Atlantic’s decadal climate. We calculated indexes for each driver and used multivariate regression methods (e.g. LASSO) to explore the role of multi-drivers. Preliminary results show that at the interannual time scale, the variability of the Gulf Stream is well correlated with the AMOC variability and at a longer time scale, the deep-water formation and Mediterranean outflow have a close correlation with the AMOC transport. Further investigation is ongoing to quantify the relative contribution from these drivers to the AMOC variability at different time scales.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2025
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