Seasonal forecast skill of Arctic sea ice area in a dynamical forecast system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We assess the seasonal forecast skill of pan‐Arctic sea ice area in a dynamical forecast system that includes interactive atmosphere, ocean, and sea ice components. Forecast skill is quantified by the correlation skill score computed from 12 month ensemble forecasts initialized in each month between January 1979 to December 2009. We find that forecast skill is substantial for all lead times and predicted seasons except spring but is mainly due to the strong downward trend in observations for lead times of about 4 months and longer. Skill is higher when evaluated against an observation‐based dataset with larger trends. The forecast skill when linear trends are removed from the forecasts and verifying observations is small and generally not statistically significant at lead times greater than 2 to 3 months, except for January/February when forecast skill is moderately high up to an 11 month lead time. For short lead times, high trend‐independent forecast skill is found for October, while low skill is found for November/December. This is consistent with the seasonal variation of observed lag correlations. For most predicted months and lead times, trend‐independent forecast skill exceeds that of an anomaly persistence forecast, highlighting the potential for dynamical forecast systems to provide valuable seasonal predictions of Arctic sea 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».