Influence des flux de chaleur latente et sensible à l'interface air‐mer en Méditerranée sur la pluviométrie et la température dans le nord de l'Algérie
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Abstract
Comme objectif principal de ce travail, nous avons étudié les rapports statistiques de causalité entre les flux de chaleur latente et sensible à l'interface air-mer en Méditerranée et la variabilité pluviométrique et thermique dans le nord de l'Algérie. En plus, les relations significatives ont été quantifiées. L'introduction de la notion de causalité au sens de Granger nous a permis d'examiner l'influence des anomalies saisonnières de ces flux sur les anomalies saisonnières de précipitation et de température dans le nord de l'Algérie et donc de sélectionner les régions méditerranéennes ayant le maximum d'influence sur le climat de notre région. Les résultats montrent que les anomalies des flux dans ces surfaces sélectionnées peuvent réduire la variance inexpliquée de la pluviométrie de 19 % à 36 % et celle de la température, de 12 % à 41 %. Ils montrent également que la réponse des anomalies pluviométriques et thermiques aux anomalies des flux de chaleur latente et/ou sensible varie selon les régions et les saisons. La persistance de ces liens dépasse rarement deux saisons. En appliquant la technique de l'analyse en composites, les anomalies saisonnières des flux de chaleur latente et/ou sensible dans les régions méditerranéennes sélectionnées sont utilisées comme prédicteurs dans l'élaboration des prévisions probabilistes saisonnières des précipitations et des températures pour chacune des régions du nord de l'Algérie. L'évaluation de la qualité des prévisions montre que la prévision probabiliste basée sur l'analyse en composites des flux de chaleur latente et/ou sensible à l'interface air-mer en Méditerranée est meilleure que la prévision par la climatologie (par le hasard) et améliore de 11 % à 14 % la prévision saisonnière pour notre région. [Translated by the editor] The principal goal of this study was to examine statistical causality relationships between latent and sensible heat fluxes at the Mediterranean air-sea interface and rainfall and temperature variability in northern Algeria. In addition, significant relationships were quantified. The introduction of the concept of Granger causality allowed us to examine the influence of seasonal anomalies of these fluxes on seasonal precipitation and temperature anomalies in northern Algeria and to select Mediterranean regions that have a maximum influence on our region's climate. Results show that flux anomalies in these selected regions can reduce unexplained variance in rainfall by 19 to 36% and in temperatures, by 12 to 41%. They also show that the response of rainfall and temperature anomalies to latent and/or sensible heat flux anomalies varies according to region and season. These relationships rarely persist beyond two seasons. By applying the technique of composite analysis, seasonal anomalies of latent and/or sensible heat fluxes in the selected Mediterranean regions are used as predictors to develop seasonal probability forecasts for precipitation and temperature for each of the regions in northern Algeria. A forecast quality evaluation revealed that probability forecasting based on a composite analysis of latent and/or sensible heat fluxes at the Mediterranean air-sea interface provides better results than forecasting based on climatology (chance) and improves seasonal forecasting by 11 to 14% for our region.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".