Variability of horizontal temperature fluxes over the Arctic
We used ERA-Interim reanalysis data to perform a pattern analysis of the tropospheric mean meridional temperature flux in the Northern Hemisphere exploiting an artificial neural network called self organizing map (SOM). The basic explanation of the neural network will be given for a better understan...
| Main Authors: | , |
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| Format: | Article in Journal/Newspaper |
| Language: | English |
| Published: |
Universität Leipzig
2017
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-167700 https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A16770 https://ul.qucosa.de/api/qucosa%3A16770/attachment/ATT-0/ |
| Summary: | We used ERA-Interim reanalysis data to perform a pattern analysis of the tropospheric mean meridional temperature flux in the Northern Hemisphere exploiting an artificial neural network called self organizing map (SOM). The basic explanation of the neural network will be given for a better understanding of the presented result. The neural network provides an analyses of the given data in terms of a decomposition into distinct patterns. The results confirms that the strongest fluxes occur over the North Atlantic. Additionally, the SOM showed that in general fluxes over the North Atlantic are most common over all analyzed winters. Wir verwendeten ERA-Interim Reanalysedaten. Dabei wurde für eine Analyse des über die Troposphäre gemittelten Temperaturflusses ein künstliches neuronales Netzwerks namens Selbstorganisierende Karte (Self Organizing Map, SOM) benutzt. Das neuronale Netzwerk hilft dabei den Datensatz in bestimmte Muster zu unterteilen. Die Ergebnisse bestätigen, dass die größten Flüsse über dem Nordatlantik in die Arktis vordringen. Weiterhin zeigt sich mithilfe der SOM-Methode, dass im Allgemeinen für den analysierten Zeitraum Flüsse über dem Nordatlantik häufiger sind als andere Pfade in Richtung Arktis. |
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