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Record W7016006523

Variabilité de la circulation océanique en Atlantique Nord en réponse aux régimes de temps atmosphériques

2013· article· en· W7016006523 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2013
Typearticle
Languageen
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicOceanographic and Atmospheric Processes
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSverdrupScleractiniaOcean gyre
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le but de cette thèse est d’analyser les impacts de la variabilité atmosphérique grande échelle sur la circulation océanique. Ceci a déjà fait l’objet de nombreuses publications, dans lesquelles la variabilité atmosphérique est analysée en termes de modes de variabilité, déterminés par analyse en composantes principales (EOF en anglais) des anomalies de pression de surface. Ces modes sont l’Oscillation Nord-Atlantic (NAO), le Pattern Est-Atlantique (EAP) et le Pattern Scandinave (SCAN). La décomposition en EOF implique que les modes sont orthogonaux et symétriques. Cette dernière hypothèse a été montrée comme étant invalide pour la NAO. Par conséquent, un nouveau concept est proposé dans cette étude pour estimer la variabilité atmosphérique, celui des régimes de temps. Ces derniers sont des structures spatiales de grande échelle, récurrents et quasi-Stationnaires qui permettent de capturer la variabilité des forçages atmosphériques. De plus, ils permettent de séparer les patterns spatiaux des deux phases de la NAO. Ces régimes de temps sont donc une alternative prometteuse pour l’analyse de la variabilité océanique forcée par l’atmosphère. A partir d’observation et de modèles numériques (réalistes ou idéalisés), nous avons montré que les régimes Atlantic Ridge (AR), NAO− et NAO+ induisent une réponse rapide (échelles mensuelles à interannuelles) des gyres subtropical et subpolaire (via un mécanisme de Sverdrup topographique) et de la cellule de retournement (MOC, ajustement aux anomalies de transport d’Ekman). Aux échelles décennales, le gyre subpolaire s’intensifie lors de conditions NAO+ et BLK persistantes via un ajustement barocline aux flux de flottabilité et s’affaiblit pour AR via un ajustement barocline aux anomalies de rotationnel de vent. Ce dernier mécanisme explique aussi l’augmentation du gyre subtropical pour une NAO+ persistante et son affaiblissement pour un AR persistant. La réponse des gyres pour des conditions de NAO− persistantes est un déplacement vers le sud des gyres (l’intergyre gyre). L’intensité de la MOC est augmentée pour des conditions de NAO+ et BLK persistantes, dû à l’augmentation de la formation d’eau dense en mer du Labrador, et inversement pour NAO− et AR. Finalement, des bilans de contenu de chaleur dans la gyre subpolaire et les mers nordiques ont été effectués dans quatre modèles océaniques globaux. Les moyennes d’hiver de convergence océanique de chaleur dans la partie ouest de la gyre subpolaire sont positivement corrélées aux occurrences d’hiver de NAO−, ce qui est dû à la présence de l’intergyre, tandis que cette convergence est négativement corrélée aux occurrences d’AR, ce qui est dû à la réduction des deux gyres qui lui est associée. Les flux de chaleur vers l’océan dans la gyre subpolaire sont négativement corrélés aux occurrences d’hiver de la NAO+ et inversement pour la NAO−. Dans les mers Nordiques, ils sont positivement corrélés aux occurrences de BLK et, dans une moindre mesure, aux occurrences de AR. De plus, nous suggérons que la variabilité du contenu de chaleur dans la partie ouest du gyre subpolaire est la réponse décalée (lag de 6 ans) à l’intégration temporelle du forçage lié au régime NAO+, due à la combinaison de la réponse en phase (0-Lag) des flux de chaleur et à la réponse décalée (lag de 3 ans) de la convergence de chaleur.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.044
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.225
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2013
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