An Evaluation of Tropical Cyclone Genesis Forecasts from Global Numerical Models
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tropical cyclone (TC) forecasts rely heavily on output from global numerical models. While considerable research has investigated the skill of various models with respect to track and intensity, few studies have considered how well global models forecast TC genesis in the North Atlantic basin. This paper analyzes TC genesis forecasts from five global models [Environment Canada's Global Environment Multiscale Model (CMC), the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) global model, the Global Forecast System (GFS), the Navy Operational Global Atmospheric Prediction System (NOGAPS), and the Met Office global model (UKMET)] over several seasons in the North Atlantic basin. Identifying TCs in the model is based on a combination of methods used previously in the literature and newly defined objective criteria. All model-indicated TCs are classified as a hit, false alarm, early genesis, or late genesis event. Missed events also are considered. Results show that the models' ability to predict TC genesis varies in time and space. Conditional probabilities when a model predicts genesis and more traditional performance metrics (e.g., critical success index) are calculated. The models are ranked among each other, and results show that the best-performing model varies from year to year. A spatial analysis of each model identifies preferred regions for genesis, and a temporal analysis indicates that model performance expectedly decreases as forecast hour (lead time) increases. Consensus forecasts show that the probability of genesis noticeably increases when multiple models predict the same genesis event. Overall, this study provides a climatology of objectively identified TC genesis forecasts in global models. The resulting verification statistics can be used operationally to help refine deterministic and probabilistic TC genesis forecasts and potentially improve the models examined.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découle