Dominant Modes of Subseasonal Variability of East Asian Summertime Surface Air Temperature and Their Predictions
Notice bibliographique
Résumé
Subseasonal variability of surface air temperature (SAT) over East Asia is analyzed using the NCEP–NCAR reanalysis of 34 Northern Hemisphere extended summers. An empirical orthogonal function (EOF) analysis is performed with pentad SAT data to identify the leading modes of subseasonal SAT variability. The first (EOF1) and second (EOF2) modes, which together account for about 35% of the total variance, correspond to a monopole structure of SAT anomaly in the whole East Asian region and a dipole structure with opposite signs of variability over the north and south East Asian continent, respectively. Lead–lag regressions are calculated in order to analyze how the large-scale atmospheric circulation evolves in association with the development of the leading SAT modes. An eastward propagation of the Rossby wave from the midlatitude Atlantic Ocean is observed about three pentads before EOF1. EOF2 is influenced by both the tropical Madden–Julian oscillation (MJO) and a midlatitude wave train. These results indicate that there is potential for prediction of the dominant SAT modes on the subseasonal time scale. The subseasonal prediction of the two dominant modes is further evaluated in the operational monthly forecasting system of Environment and Climate Change Canada (ECCC). The model shows a better forecast skill than the persistence forecast. The strength of the subseasonal signal in initial conditions impacts the forecast skill. The forecasts starting with strong EOF in the initial condition are more skillful than those initialized with weak EOF. The findings in the study contribute to improving the understanding of the subseasonal variability and SAT subseasonal forecasting in East Asia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».