The Regional Ice Prediction System (RIPS): verification of forecast sea ice concentration
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the demand for improved environmental forecasts in the Arctic has intensified as maritime transport and offshore exploration increase. As a result, Canada has accepted responsibility for the preparation and issuing services for the new Arctic MET/NAV Areas XVII and XVIII. Environmental forecasts are being developed based on a new integrated Arctic marine prediction system. Here, we present the first phase of this initiative, a short‐term pan‐Arctic 1/12° resolution Regional Ice Prediction System (RIPS). RIPS is currently set to perform four 48 h forecasts per day. The RIPS forecast model (CICE 4.0) is forced by atmospheric forecasts from the Environment Canada regional deterministic prediction system. It is initialized with a 3D‐Var analysis of sea ice concentration and the ice velocity field and thickness distribution from the previous forecast. The other forcing (surface current) and initialization fields (mixed‐layer depth, sea surface temperature and salinity) come from the 1/4° resolution Global Ice Ocean Prediction System. Three verification methods for sea ice concentration are presented. Overall, verifications over a complete seasonal cycle (2011) against the Ice Mapping System ice extent product show that RIPS 48 h forecasts are better than persistence during the growth season while they have a lower skill than persistence during the melt period. A better representation of landfast ice, oceanic processes (wave–ice interactions, upwelling events, etc.) in the marginal ice zone and better initializing fields should lead to improved forecasts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».