Evaluation of Forecast Performance of Asian Summer Monsoon Low-Level Winds Using the TIGGE Dataset
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The forecast performances of the East Asian summer monsoon (EASM) and South Asian summer monsoon (SASM) by six THORPEX Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) centers during the summers of 2008–13 were evaluated to reflect the current predictability of state-of-the-art numerical weather prediction. The results show that the EASM is overestimated by all TIGGE centers except the Canadian Meteorological Centre (CMC). The SASM is overestimated by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), the China Meteorological Administration (CMA), and the CMC, but is underpredicted by the Japan Meteorological Agency (JMA). Additionally, the SASM is overestimated for early lead times and underestimated for longer lead times by the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) and the Met Office (UKMO). Further analysis suggests that such biases are likely associated with land–sea thermal contrasts. The EASM surge is overestimated by the NCEP and CMA and mainly underestimated by the others. The bias predictabilities for the SASM surge are similar to those of the SASM. The peaks of the SASM and EASM, including their surges, are mainly underestimated, whereas the valleys are mostly overestimated. Overall, the ECMWF and UKMO have the highest forecast skill in predicting the SASM and EASM and both have respective advantages. The TIGGE centers generally show higher skill in predicting the SASM than the EASM, and their skill in forecasting the SASM and EASM is superior to that for their respective surges. Moreover, bias-correction forecast skills show improvement with higher correlation coefficients in raw forecast verification.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».