The Extratropical Signal Generated by a Midlatitude SST Anomaly. Part II: Influence on Seasonal Forecasts
Notice bibliographique
Résumé
A simple GCM based on a primitive equation model with empirically derived time-independent forcing is used to make forecasts in the extended to seasonal range. The results are analyzed in terms of the response to a midlatitude Pacific sea surface temperature anomaly (SSTA), represented here by a heating perturbation. A set of 90-day, 30-member ensemble forecasts is made with 54 widely differing initial conditions, both with and without the SSTA. The development of the response, defined as the difference between ensemble means, is split into three 30-day averages: month 1, month 2, and month 3. During month 1, ensemble members separate, and the local response and remote teleconnections are established. The local response is not very sensitive to the initial condition. In month 2, the extended range, the responses are relatively strong and vary greatly from one initial condition to another. However, a linear analysis reveals that large variations in the response do not correlate strongly with large variations in the initial condition. The initial perturbations required to generate the observed variations in the response are relatively small, and may be difficult to isolate in a real forecasting situation. In month 3, the seasonal range, variations between responses are much smaller. The initial condition loses its influence and the responses all start to resemble the equilibrium response discussed in Part I.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».