An evaluation of East Asian summer monsoon forecast with the North American Multimodel Ensemble hindcast data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The abilities of three models (Climate Forecast System version 2 [CFSv2], Canadian Coupled Climate Model version 3 [CanCM3] and Canadian Coupled Climate Model version 4 [CanCM4]) in the North American Multimodel Ensemble for the East Asian summer monsoon (EASM) forecast were evaluated with their 29‐year hindcast data (1982–2010). Many EASM features including monsoon precipitation centres, large‐scale monsoon circulations and monsoon onset and retreat are generally captured by the three models and their ensemble mean, and the multimodel ensemble has the best performance. Since the East Asian domain includes the tropical western North Pacific summer monsoon (WNPSM) and the subtropical continent monsoon, two well‐known monsoon indices, the WNPSM index (WNPSMI) and EASM index (EASMI), and their associated low‐level winds and precipitation anomalies are well forecasted by the models. However, the forecast performance generally decreases as the leads increase, and the performance of EASMI is not as good as that of WNPSMI. CFSv2 forecasts well at leads up to 6 months whereas the skill of CanCM3 (CanCM4) decreases rapidly when the lead increases to 2 months (3 months). The failure of CanCM3 is mainly attributed to the poor forecast of the relationship of EASMI with the El Niño‐Southern Oscillation and Northern Indian Ocean‐western North Pacific (WNP) sea surface temperature anomaly. However, the causes of the poor forecast of CanCM4 for EASMI require further investigation. Sources of the forecast error (FE), which is the difference between model and observation for monsoon precipitation, are more significant than those of the predictability error (PE), which originates from the initial condition error, indicating that model deficiency plays a dominant role in limiting the EASM precipitation forecast. However, the PE cannot be neglected over the tropical western Pacific in CFSv2, over the WNP in CanCM3 and over the Tibetan Plateau in CanCM4. As the lead time increases, the FE does not remarkably change whereas the PE decreases significantly.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».