Statistical–Dynamical Seasonal Prediction Based on Principal Component Regression of GCM Ensemble Integrations
Notice bibliographique
Résumé
A statistical approach to correct a dynamical ensemble forecast of future seasonal means based on the past performance of a general circulation model (GCM) is formulated. The approach combines principal component (PC) analysis with the regression technique to remove the systematic structural (distortion) error from the GCM ensemble. The performance of this statistical–dynamical method is assessed by comparing its cross-validated skill with the explicit skill achieved in the raw GCM ensembles. When the PC regression technique is applied to seasonal means from an ensemble of the Center for Ocean–Land–Atmosphere Studies (COLA) GCM, it not only recovers most of the explicit skill in the original ensemble mean, but also acts to correct significant errors in the ensemble. It is shown that some ensemble errors are due to noise that can be easily removed by applying a simple regression scheme. A novel aspect of the PC regression technique, however, is that it goes beyond the simple filtering of noise and is able to correct systematic errors in the structure of predicted fields. Thus, it has the ability to diagnose and make use of implicit skill. In the authors' application, this skill appears in the extratropical western Pacific and in east Asia, and leads to significant improvement of seasonal forecast skill. To make the PC regression scheme operationally useful, the authors develop a screening procedure for selecting skillful PCs as predictors for the regression equation. The predictors are chosen by the screening procedure based on their cross-validated performance within the training data over the whole domain or over a specified regional domain. When the procedure is applied to the COLA ensemble over the whole domain of the Northern Hemisphere, it achieves significant skill that is close to its upper bound achievable only through a postprocessing procedure. The authors also present a regional down-scaling exercise focused over eastern Canada and the northeast United States. This exercise reveals some nonlinear, asymmetric atmospheric responses to the ENSO forcing. Applications of the PC regression scheme to ensembles generated by other GCMs are also discussed. It is clear that when the SST-forced signal in the GCM is either very weak or not easily separated from noise, the regression scheme proposed will not be very successful.
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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 | 0,000 | 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) | 0,007 | 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 ».