Origins and Levels of Seasonal Forecast Skill for Sea Ice in Hudson Bay Using Canonical Correlation Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canonical correlation analysis (CCA) is used to estimate the levels and sources of seasonal forecast skill for July ice concentration in Hudson Bay over the 1971–2005 period. July is an important transition month in the seasonal cycle of sea ice in Hudson Bay because it is the month when the sea ice clears enough to allow the first passage of ships to the Port of Churchill. Sea surface temperature (quasi global, North Atlantic, and North Pacific), Northern Hemisphere 500-mb geopotential height (z500), sea level pressure (SLP), and regional surface air temperature (SAT) are tested as predictors at 3-, 6-, and 9-month lead times. The model with the highest skill has three predictors—fall North Atlantic SST, fall z500, and fall SAT—and significant tercile forecast skill covering 61% of the Hudson Bay region. The highest skill for a single-predictor model is from fall North Atlantic SST (6-month lead). Fall SST explains 69% of the variance in July ice concentration in Hudson Bay and a possible atmospheric link that accounts for the lagged relationship is presented. CCA diagnostics suggest that changes in the subpolar North Atlantic gyre and the Atlantic multidecadal oscillation (AMO), reflected in sea surface temperature, precedes a deepening/weakening of the winter upper-air ridge northwest of Hudson Bay. Changes in the height of the ridge are reflected in the strength of the winter northwesterly winds over Hudson Bay that have a direct impact on the winter ice thickness distribution; anomalies in winter ice severity are later reflected in the pattern and timing of spring breakup. July ice concentration in Hudson Bay has declined by approximately 20% per decade between 1979 and 2007, and the hypothesized link to the AMO may help explain this significant loss of ice.
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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 | 0,000 |
| 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 ».