Impacts of Snow Initialization on Subseasonal Forecasts of Surface Air Temperature for the Cold Season
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study examines the impacts of snow initialization on surface air temperature by a number of ensemble seasonal predictability experiments using the NCAR Community Atmosphere Model version 3 (CAM3) AGCM with and without snow initialization. The study attempts to isolate snow signals on surface air temperature. In this preliminary study, any effects of variations in sea ice extent are ignored and do not explicitly identify possible impacts on atmospheric circulation. The Canadian Meteorological Center (CMC) daily snow depth analysis was used in defining initial snow states, where anomaly rescaling was applied in order to account for the systematic bias of the CAM3 snow depth with respect to the CMC analysis. Two suites of seasonal (3 months long) ensemble hindcasts starting at each month in the colder part of the year (September–April) with and without the snow initialization were performed for 12 recent years (1999–2010), and the predictability skill of surface air temperature was estimated. Results show that considerable potential predictability increases up to 2 months ahead can be attained using snow initialization. Relatively large increases are found over East Asia, western Russia, and western Canada in the later part of this period. It is suggested that the predictability increases are sensitive to the strength of snow–albedo feedback determined by given local climate conditions; large gains tend to exist over the regions of strong snow–albedo feedback. Implications of these results for seasonal predictability over the extratropical Northern Hemisphere and future direction for this research are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».