Subseasonal Forecast Skill of Snow Water Equivalent and Its Link with Temperature in Selected SubX Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate and skillful subseasonal forecasts have tremendous potential for sectors that are sensitive to hazardous weather and climate events. Analysis of prediction skill for snow water equivalent (SWE) and near-surface air temperature (T2m) is carried out for three (GEPS, GEFS, and FIM) global models from the subseasonal experiment (SubX) project for the 2000–14 period. The prediction skill of SWE is higher than the skill of T2m at week-3 and week-4 lead times in all models. The GEPS forecast tends to yield higher (lower) prediction skill of SWE (T2m) compared to the other two systems in terms of correlation skill score. The snow–temperature relationship in reanalysis is characterized by a strong negative correlation over most of the midlatitude regions and a weak positive correlation over high-latitude Arctic regions. All forecast systems reproduced well these observed features; however, the snow–temperature relationship is slightly weaker in the GEPS model. Despite the apparent lack of skill in temperature forecasts at week 4, all three models are able to predict the sign of temperature anomalies associated with extreme SWE conditions albeit with reduced intensity. The strength of the predicted temperature anomaly associated with extreme snow conditions is slightly weaker in the GEPS forecast compared to reanalysis and the other two models, despite having better skill in predicting SWE. These apparent disparities suggest that weak snow–temperature coupling strength in the model is one of the contributing factors for the lower temperature skill.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».