Mid-Holocene El Niño Southern Oscillation variability reduced by northern African vegetation changes in climate models
Notice bibliographique
Résumé
Several paleoclimatic reconstructions have indicated that the mid-Holocene (6,000 years before present) was characterized by stronger east-west temperature contrast and lower El Niño Southern Oscillation (ENSO) variability relative to the present day. While climate models show a reduction in ENSO variability, they underestimate this reduction compared to paleoclimate reconstructions. Further, the drivers behind these changes remain unclear. Here we use five global climate models to show that incorporating vegetation changes over northern Africa during the mid-Holocene amplifies the orbitally-driven strengthening of the West African Monsoon, warms the tropical north Atlantic, and nudges it to an Atlantic Niño-like mean state. Changes over the Atlantic lead to a La Niña-like mean state over the tropical Pacific, with reductions in interannual variability amplified by up to 18% in the Niño3.4 region due to the Green Sahara alone. Our work highlights the importance of the Atlantic influence on ENSO and provides paleoclimatic evidence for this synergistic teleconnection. Incorporating mid-Holocene vegetation changes over northern Africa amplifies Atlantic-driven teleconnections that shift the tropical Pacific toward a La Niña-like mean state and reduce El Niño-Southern Oscillation variability by up to 18%, according to simulations using global climate models.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».