Subseasonal Forecast Skill over the Northern Polar Region in Boreal Winter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pentad (5-day averaged) forecast skill over the Arctic region in boreal winter is evaluated for the subseasonal to seasonal prediction (S2S) systems from three operational centers: the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), the U.S. National Centers for Environmental Prediction (NCEP), and Environment and Climate Change Canada (ECCC). The results indicate that for a lead time longer than about 10 days the forecast skill of 2-m air temperature and 500-hPa geopotential height in the Arctic area is low compared to the tropical and midlatitude regions. The three S2S systems have comparable forecast skill in the northern polar region. Relatively high skill is observed in the Arctic sector north of the Bering Strait in pentads 4–6. Possible sources of S2S predictability in the polar region are explored. The polar forecast skill is found to be dependent on the phase of the Arctic Oscillation (AO) in the initial condition; that is, forecasts initialized with the negative AO are more skillful than those starting from the positive AO. This is likely due to the influence of the stratospheric polar vortex. The tropical MJO is found to also influence the prediction skill in the polar region. Forecasts starting from MJO phases 6–7, which correspond to suppressed convection in the equatorial eastern Indian Ocean and enhanced convection in the tropical western Pacific, tend to be more skillful than those initialized from other MJO phases. To improve the polar prediction on the subseasonal time scale, it is important to have a well-represented stratosphere and tropical MJO and their associated teleconnections in the model.
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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) | 0,001 | 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 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 ».