ENSO Predictability of a Fully Coupled GCM Model Using Singular Vector Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using a recently developed method of computing climatically relevant singular vectors (SVs), the error growth properties of ENSO in a fully coupled global climate model are investigated. In particular, the authors examine in detail how singular vectors are influenced by the phase of ENSO cycle—the physical variable under consideration as well as the error norm deployed. Previous work using SVs for studying ENSO predictability has been limited to intermediate or hybrid coupled models. The results show that the singular vectors share many of the properties already seen in simpler models. Thus, for example, the singular vector spectrum is dominated by one fastest growing member, regardless of the phase of ENSO cycle and the variable of perturbation or the error norm; in addition the growth rates of the singular vectors are very sensitive to the phase of the ENSO cycle, the variable of perturbation, and the error norm. This particular CGCM also displays some differences from simpler models; thus subsurface temperature optimal patterns are strongly sensitive to the phase of ENSO cycle, and at times an east–west dipole in the eastern tropical Pacific basin is seen. This optimal pattern also appears for SST when the error norm is defined using Niño-4. Simpler models consistently display a single-sign equatorial signature in the subsurface corresponding perhaps to the Wyrtki buildup of heat content before a warm event. Some deficiencies in the CGCM and their possible influences on SV growth are also 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».