Influence of Forced Large-Scale Atmospheric Patterns on Surface Air Temperature in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The seasonality of the influence of the tropical Pacific sea surface temperature (SST)-forced large-scale atmospheric patterns on the surface air temperature (SAT) over China is investigated for the period from 1969 to 2001. Both observations and output from four atmospheric general circulation models (GCMs) involved in the second phase of the Canadian Historical Forecasting Project (HFP) are used. The large-scale atmospheric patterns are obtained by applying a singular value decomposition (SVD) analysis between 500-hPa geopotential height (Z500) in the Northern Hemisphere and SST in the tropical Pacific Ocean. Temporal correlations between the SAT over China and the expansion coefficients of the leading SVD modes show that SAT over China can be significantly influenced by these large-scale atmospheric patterns, especially by the second SVD mode. The relationship between the SAT over China and the leading atmospheric patterns in the observations is partly captured by the HFP models. Furthermore, seasonal forecasts of SAT over China are postprocessed using a statistical approach. This statistical approach is designed based on the relationship between the forecast Z500 and the observed SST to calibrate the SAT forecasts. Results show that the forecast skill of the postprocessed SAT over China can be improved in all seasons to some extent, with that in fall having the most significant improvement. Possible mechanisms behind the improvement of the forecast are investigated.
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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) | 0,001 | 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 ».