Nicht aus der Schweiz? Besuchen Sie lehmanns.de
Sources of Uncertainty in the Tropical Pacific Warming Pattern under Global Warming Projected by Coupled Ocean-Atmosphere Models - Jun Ying

Sources of Uncertainty in the Tropical Pacific Warming Pattern under Global Warming Projected by Coupled Ocean-Atmosphere Models (eBook)

(Autor)

eBook Download: PDF
2019 | 1st ed. 2020
XII, 81 Seiten
Springer Singapore (Verlag)
978-981-329-844-6 (ISBN)
Systemvoraussetzungen
96,29 inkl. MwSt
(CHF 93,95)
Der eBook-Verkauf erfolgt durch die Lehmanns Media GmbH (Berlin) zum Preis in Euro inkl. MwSt.
  • Download sofort lieferbar
  • Zahlungsarten anzeigen

This book discusses the sources of uncertainty in future model projections of the tropical Pacific SST warming pattern under global warming. It mainly focuses on cloud radiation feedback and ocean dynamical effect, which reveal to be the two greatest sources of uncertainty in the tropical Pacific SST warming pattern. Moreover, the book presents a correction for model projections of the tropical Pacific SST warming pattern based on the concept of 'observational constraints'; the corrected projection exhibits a more El Niño-like warming pattern.





Area of work: Tropical ocean-atmosphere interaction; Climate change; El Niño-Southern Oscillation.

Honors:

The excellent doctoral dissertation of institute of atmospheric physics, Chinese academy of science in 2016;

The excellent doctoral dissertation of Chinese academy of science in 2017.

Publications:

(1) Ying Jun and Ping Huang, Cloud-radiation feedback as a leading source of uncertainty in the tropical Pacific SST warming pattern in CMIP5 models. Journal of Climate, 2016, 29: 3867-3881.

(2) Ying Jun, Ping Huang, and Ronghui Huang, Evaluating the formation mechanisms of the equatorial Pacific SST warming pattern in CMIP5 models. Advances in Atmospheric Sciences, 2016, 33(4): 433-441.

(3) Ying Jun and Ping Huang, The large-scale ocean dynamical effect on uncertainty in the tropical Pacific SST warming pattern in CMIP5 models. Journal of Climate, 2016, 29: 8051-8065.

(4) Ying Jun, Ping Huang, Tao Lian and Hongjian Tan, Understanding the effect of an excessive cold tongue bias on projecting the tropical Pacific SST warming pattern in CMIP5 models. Climate Dynamics, 2019, 52,1805-1818.

(5) Ying, Jun., P. Huang, T. Lian, and D. Chen, Intermodel Uncertainty in the Change of ENSO's Amplitude under Global Warming: Role of the Response of Atmospheric Circulation to SST Anomalies. Journal of Climate, 2019, 32, 369-383.

(6) Huang Ping and Jun Ying, A multimodel ensemble pattern regression method to correct the tropical Pacific SST change patterns under global warming. Journal of Climate, 2016, 28: 4706-4723.


This book discusses the sources of uncertainty in future model projections of the tropical Pacific SST warming pattern under global warming. It mainly focuses on cloud radiation feedback and ocean dynamical effect, which reveal to be the two greatest sources of uncertainty in the tropical Pacific SST warming pattern. Moreover, the book presents a correction for model projections of the tropical Pacific SST warming pattern based on the concept of "e;observational constraints"e;; the corrected projection exhibits a more El Nino-like warming pattern.
Erscheint lt. Verlag 6.9.2019
Reihe/Serie Springer Theses
Springer Theses
Zusatzinfo XII, 81 p.
Sprache englisch
Themenwelt Naturwissenschaften Biologie Ökologie / Naturschutz
Naturwissenschaften Geowissenschaften Hydrologie / Ozeanografie
Technik
Schlagworte climate change • Climate change impacts • Climatological evaporation cooling • Cloud radiation feedback • Inter-model uncertainty • Observational constraint • Ocean dynamical effect • Tropical Pacific SST warming pattern
ISBN-10 981-329-844-8 / 9813298448
ISBN-13 978-981-329-844-6 / 9789813298446
Haben Sie eine Frage zum Produkt?
PDFPDF (Wasserzeichen)
Größe: 5,8 MB

DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasser­zeichen und ist damit für Sie persona­lisiert. Bei einer missbräuch­lichen Weiter­gabe des eBooks an Dritte ist eine Rück­ver­folgung an die Quelle möglich.

Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seiten­layout eignet sich die PDF besonders für Fach­bücher mit Spalten, Tabellen und Abbild­ungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten ange­zeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smart­phone, eReader) nur einge­schränkt geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Mehr entdecken
aus dem Bereich