Evaluation of Submonthly Precipitation Forecast Skill from Global Ensemble Prediction Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The prediction skill of precipitation at submonthly time scales during the boreal summer season is investigated based on hindcasts from three global ensemble prediction systems (EPSs). The results, analyzed for lead times up to 4 weeks, indicate encouraging correlation skill over some regions, particularly over the Maritime Continent and the equatorial Pacific and Atlantic Oceans. The hindcasts from all three models correspond to high prediction skill over the first week compared to the following three weeks. The ECMWF forecast system tends to yield higher prediction skill than the other two systems, in terms of both correlation and mean squared skill score. However, all three systems are found to exhibit large conditional biases in the tropics, highlighted using the mean squared skill score. The sources of submonthly predictability are examined in the ECMWF hindcasts over the Maritime Continent in three typical years of contrasting ENSO phase, with a focus on the combined impact of the intraseasonal MJO and interannual ENSO. Rainfall variations over Borneo in the ENSO-neutral year are found to correspond well with the dominant MJO phase. The contribution of ENSO becomes substantial in the two ENSO years, but the MJO impact can become dominant when the MJO occurs in phases 2–3 during El Niño or in phases 5–6 during the La Niña year. These results support the concept that “windows of opportunity” of high forecast skill exist as a function of ENSO and the MJO in certain locations and seasons, which may lead to subseasonal-to-seasonal forecasts of substantial societal value in the future.
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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 | 0,003 | 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 découle