Assessing the skill of the Pacific Decadal Oscillation (PDO) in a decadal prediction experiment
Notice bibliographique
Résumé
A modified approach to the assessment of the prediction skill of “modes of variability” is proposed and applied to a decadal prediction experiment. In particular, the skill of predicting the Pacific Decadal Oscillation (PDO) is investigated. The approach depends on separately calculating the EOFs of the observations, the ensemble of forecasts, and an ensemble of simulations made with the same model and external forcing. The skill of predicting and simulating the spatial structure of the modes is captured by comparing forecast and simulated EOFs with the observation-based EOFs. This is in contrast to the case where forecasts and simulations are expanded in observation-based EOFs, or other structure functions, which gives no direct information about the model-based EOF structures themselves. The skill of predicting the temporal evolution of EOFs is separately captured by comparing the associated expansion functions. Finally, the contribution of the modes to the overall prediction skill is obtained by weighting the spatial and temporal skills with the variances involved. The behaviour of the first mode, identified as the PDO, is given particular attention. Perhaps not unexpectedly, the EOF structure of the forecasts more closely resembles that of the simulations than that of the observations, but both reproduce the structure of the observed PDO quite well with spatial correlations near 0.8. The temporal correlation of the expansion functions is near 0.7 for year 1 forecasts and declines toward zero subsequently. The overall correlation skill for the North Pacific is dominated by the PDO with a small contribution from the second mode and none from the third mode.
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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) | 0,000 | 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 ».