On the Relationship Between Probabilistic and Deterministic Skills in Dynamical Seasonal Climate Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the gradually increasing emphasis on assessing the skill of dynamical seasonal climate predictions from the probabilistic perspective, there is a lack of in‐depth understanding that an inherent relationship may exist between the probabilistic and deterministic seasonal forecast skills. In this study, we focus on investigating this relationship, through theoretical consideration based on an analytical approach and diagnostic analysis of the historical forecasts produced by multiple dynamical models. The probabilistic forecast skill is gauged in terms of its two different attributes: resolution and reliability, while the deterministic forecast skill is measured in terms of anomaly correlation (AC). Through the theoretical consideration under certain simplified assumptions, a nonlinear, monotonic relationship is analytically derived between the resolution and the AC. Subsequent diagnostic analysis shows that the resolution and AC skills of both the multimodel ensemble and its member single models indeed appear to be approximately monotonically and nonlinearly related, specifically when they are calculated in a zonally aggregated manner by which the impact of finite sample size is reduced. This observed relationship has a specific form that is consistent with what the theory predicts. In short, the theoretical result is well verified by the dynamical model forecasts. Diagnostic analysis also shows that no good relationship exists between the reliability and the AC, signifying the difference of reliability and resolution in nature. A specific application of the proven resolution‐AC coherence is also demonstrated. The proved resolution‐AC relationship can facilitate comparisons among various assessments of seasonal climate prediction skill from the deterministic or probabilistic perspective alone.
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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 | 0,006 | 0,080 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».