Potential Predictability of North American Surface Temperature. Part I: Information-Based versus Signal-To-Noise-Based Metrics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, the potential predictability of the North American (NA) surface air temperature was explored using information-based predictability framework and Ensemble-Based Predictions of Climate Changes and their Impacts (ENSEMBLES) multiple model ensembles. Emphasis was put on the comparison of predictability measured by information-based metrics and by the conventional signal-to-noise ratio (SNR)-based metrics. Furthermore, the potential predictability was optimally decomposed into different modes by maximizing the predictable information (equivalent to the maximum of SNR), from which the most predictable structure was extracted and analyzed. It was found that the conventional SNR-based metrics underestimate the potential predictability, in particular in these areas where the predictable signals are relatively weak. The most predictable components of the NA surface air temperature can be characterized by the interannual variability mode and the long-term trend mode. The former is inherent to tropical Pacific sea surface temperature (SST) forcing such as El Niño–Southern Oscillation (ENSO), whereas the latter is closely associated with the global warming. The amplitude of the two modes has geographical variations in different seasons. On this basis, the possible physical mechanisms responsible for the predictable mode of interannual variability and its potential benefits to the improvement of seasonal climate prediction were discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».