Specification of Wintertime North American Surface Temperature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The extent to which wintertime North American surface temperature can be specified based on simultaneous sea surface temperature (SST) is quantified for the period 1982–98. The term specification indicates that the predictor and predictands are not lagged in time, as would be the case for true prediction. Four state-of-the-art general circulation models (GCMs) and linear empirical models with predictors derived from observations and dynamical models are considered. Predictors are derived from model hindcasts using principal component analysis (PCA), canonical correlation analysis (CCA), and discriminant analysis. The last technique has appeared in the climate literature, but its use in the present context appears new. A distinguishing feature of this paper is that several methods and models are compared in a common framework. The specification skill of GCMs for the period 1982–98 is statistically significant in the northwestern region near Washington State, British Columbia, and central Canada, with some local correlations exceeding 0.6. The specification skill of GCMs is comparable to, or better than, the skill of the best empirical model for the particular 17-yr period examined. No single specification strategy was found to improve the model hindcast skill in all cases. Predictors derived from discriminant analysis generally lead to larger skill than predictors based on PCA or CCA. The signal-to-noise ratio varies greatly among models and appears to be, if anything, inversely related to the specification skill when discriminants are used as predictors. Predictors based on 500-hPa geopotential height can lead to specification skill at least as good as predictors based on land surface temperature. Evidence is presented for the existence of at least two distinct dynamically predictable components of land surface temperature arising from two distinct “flavors” of SST anomalies associated with El Niño and La Niña.
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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 | 0,000 | 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 ».