Drivers of ocean heat content variability and predictability in the North Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
This PhD thesis focuses on the variability and predictability of the upper ocean heat content (OHC) in the North Atlantic (NA) basin, investigating the drivers of decadal predictive skill of OHC in climate models and potential differences among them. The NA basin is characterized by prominent decadal variability driven by internal and external sources, which modulates the local warming rates and the Northern Hemisphere climate. However, the contributions of the internal and external drivers of variability in the region remain largely unknown. This thesis aims at investigating how internal and forced variability contribute to local trends, as well as their roles in the local prediction skill using both climate model simulations and ocean reanalysis, to account for the observational and model uncertainty. A first analysis based on historical and decadal prediction simulations with the EC-Earth3 climate model shows that internal variability is essential to understand the spatial pattern of North Atlantic OHC trends, contributing decisively to the local trends, and providing high levels of predictive skill in the Eastern Subpolar NA, the Irminger-Iceland Sea, and to a lesser extent in the Labrador Sea (LS). Skill and trends in other NA areas were mostly externally forced. Large observational uncertainties affect the evaluation of trends, interannual variability and predictability in the Central Subpolar NA, the only region exhibiting a cooling during the study period, for which results should be taken cautiously. The analysis is further expanded by including seven additional climate models, to understand if they provided similar skill, or if intrinsic model characteristics, like key mean state biases, could influence the relative role of external forcings and internal variability. Particular attention is given to the LS and its surroundings, since it is found to be a region with low observational uncertainties and high inter-model spread of OHC decadal prediction skill. Large incertainties in the representation of the forced signals and the occurrence of initialization shocks in some models prevent us from reaching definitive conclusions about the origins of the LS decadal prediction skill. This PhD thesis highlights the necessity of using several climate models when assessing OHC predictability. Relying on a single model can lead to misleading conclusions about the true sources of predictive skill.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».