North American Monsoon Response to Antecedent Soil Moisture and Snow in the Colorado Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study explores the relationship between spring soil moisture and snowpack in the Colorado Plateau (CP) and the onset of the North American Monsoon (NAM) using reanalysis data. We find that increased spring soil moisture in the CP corresponds to later NAM onset dates throughout much of the southwestern United States (US) and northwestern Mexico. Anomalously moist spring soils in the CP increase the seasonal‐average surface latent heat flux and decrease sensible heat flux, resulting in lower late spring and early summer surface temperatures and a weakened thermal gradient between the land and ocean. Decreased spring sensible heat flux also corresponds to decreased early summer geopotential heights over the southwestern US, a weaker NAM circulation, and reduced moisture flux into the NAM region. NAM onset dates in years with the highest spring soil moisture or snow depth content in the CP are delayed 1 week on average in the NAM region. Conversely, NAM onset dates in years with the lowest spring soil moisture or snow depth content in the CP occur 1 week earlier on average. While increased spring snow in the CP is correlated with a delayed NAM onset, the relationship between spring albedo and NAM onset lacks statistical significance, suggesting that CP snow anomalies affect the NAM by contributing soil moisture via snowmelt, rather than directly affecting the surface energy budget. Results indicate a mechanistic pathway that links spring soil moisture and snowpack anomalies in the CP to NAM development, which will be tested in future numerical simulations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».