Seasonal prediction skill and predictability of the Northern Hemisphere storm track variability in Project Minerva
Notice bibliographique
Résumé
The seasonal prediction skill and predictability of the Northern Hemisphere storm track anomalies in boreal winter (December–January–February, DJF) is examined using seasonal ensemble reforecasts for 1982–2009 from the ECMWF Integrated Forecast System at two different atmospheric resolutions in Project Minerva. It is found that the predictable signals of storm track variations are associated with the two leading EOF modes of ensemble-averaged DJF variances of the high-pass filtered daily meridional winds at 250-hPa level derived from each of the hindcast ensemble members. These two EOF modes are highly correlated both temporarily and spatially between two sets of reforecasts. The first mode (EOF1) mainly shows a latitudinal shift of the storm tracks over the central-eastern North Pacific and the North America continent. The second mode (EOF2) is primarily the pulsing signal exerting on the mean storm track background of the North Pacific. The model predictive skill is verified against observations. The first mode has higher prediction skills and larger skillful regions than the second one. In particular, the first predictable mode is generated by the ENSO-induced wave train, starting from tropical central Pacific and propagating to North America. The skillful region lies in the North Pacific to the west of California, corresponding to the southern lobe of EOF1. The second predictable mode is generated by the North Pacific Mode, which evokes a distinctive wave train, emanating from the tropical western Pacific and propagating northeastward. Its skillful region of the storm track prediction is confined to a small area of Canada western coastlines.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».