GEPS-Based Monthly Prediction at the Canadian Meteorological Centre
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dynamical monthly prediction at the Canadian Meteorological Centre (CMC) was produced as part of the seasonal forecasting system over the past two decades. A new monthly forecasting system, which has been in operation since July 2015, is set up based on the operational Global Ensemble Prediction System (GEPS). This monthly forecasting system is composed of two components: 1) the real-time forecast, where the GEPS is extended to 32 days every Thursday; and 2) a 4-member hindcast over the past 20 years, which is used to obtain the model climatology to calibrate the monthly forecast. Compared to the seasonal prediction system, the GEPS-based monthly forecasting system takes advantage of the increased model resolution and improved initialization. Forecasts of the past 2-yr period (2014 and 2015) are verified. Analysis is performed separately for the winter half-year (November–April), and the summer half-year (May–October). Weekly averages of 2-m air temperature (T2m) and 500-hPa geopotential height (Z500) are assessed. For Z500 in the Northern Hemisphere, limited skill can be found beyond week 2 (days 12–18) in summer, while in winter some skill exists over the Pacific and North American region beyond week 2. For T2m in North America, significant skill is found over a large part of the continent all the way to week 4 (days 26–32). The distribution of the wintertime T2m skill in North America is consistent with the influence of the Madden–Julian oscillation, indicating that a significant part of predictability likely comes from the tropics.
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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) | 0,020 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».