Representation of Snow in the Canadian Seasonal to Interannual Prediction System. Part II: Potential Predictability and Hindcast Skill
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines potential predictability (PP) and actual skill for snow water equivalent (SWE) in the Canadian Seasonal to Interannual Prediction System (CanSIPS). A significant PP is found for SWE, with potentially predictable variance over 50% of the total variance at up to a 5-month lead in mid- to high latitudes in forecasts initialized after snow onset. Much, though not all, of this PP stems from a tendency for SWE anomalies to persist through the snow season. Although the spring melt acts as a PP barrier regardless of initialization date, in some regions significant PP reemerges in the following snow season. This is due primarily to ENSO teleconnections that are modeled realistically by CanSIPS, particularly in northwestern North America. Actual skill of CanSIPS in forecasting SWE is assessed using several verification datasets. Highest skills are obtained using a blend of five such datasets, consistent with the hypothesis that skill scores are degraded by errors in the verification data as well as by forecast errors, and that observational errors can be reduced by blending multiple datasets, much as forecast errors can be reduced by averaging across different models. Actual skill for SWE is comparable to, though generally lower than, that implied by PP. This is due in part to the similar autocorrelation properties of the forecast and observed SWE anomalies, which provide skill through anomaly persistence, combined with reasonably accurate initialization of SWE by CanSIPS. Long-lead skill across snow seasons is found to be linked to ENSO, particularly in western North America, much as for PP.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».