An analysis of multi‐model ensembles for seasonal climate predictions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, the superiorities of the super‐ensemble for seasonal climate predictions are investigated based on the 500 mb geopotential height (GPH500) hindcasts produced by four Canadian atmospheric seasonal climate prediction models. The investigations are carried out mainly in two aspects: (i) a comprehensive evaluation of predictions for each grid point over the global domain by deterministic, probabilistic and potential prediction skill measures; (ii) the empirical orthogonal function (EOF) and the Maximum Signal‐to‐Noise (MSN) EOF analyses in the Northern Hemisphere. It is found that improvements of the super‐ensemble are mainly due to the increase of ensemble size in the mid‐high latitudes and the offsets of model uncertainties in the tropical regions. Measures of temporal correlation coefficient (CORR), Brier skill score (BSS) and reliability (REL) are more affected by the ensemble size; whereas the relative root‐mean‐square error (RRMSE) and resolution (RES) are sensitive to the offsets of model uncertainties. The first EOF mode of ensemble mean is similar to the most predictable pattern derived by the MSN EOF method, but the latter has the temporal evolutions more associated with the oceanic boundary forcing. The super‐ensemble shows advantages in both EOF and MSN EOF analyses.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».