Regional Arctic sea ice variations as predictor for winter climate conditions
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal prediction skill of winter mid and high northern latitudes climate from sea ice variations in eight different Arctic regions is analyzed using detrended ERA-interim data and satellite sea ice data for the period 1980–2013. We find significant correlations between ice areas in both September and November and winter sea level pressure, air temperature and precipitation. The prediction skill is improved when using November sea ice conditions as predictor compared to September. This is particularly true for predicting winter NAO-like patterns and blocking situations in the Euro-Atlantic area. We find that sea ice variations in Barents Sea seem to be most important for the sign of the following winter NAO—negative after low ice—but amplitude and extension of the patterns are modulated by Greenland and Labrador Seas ice areas. November ice variability in the Greenland Sea provides the best prediction skill for central and western European temperature and ice variations in the Laptev/East Siberian Seas have the largest impact on the blocking number in the Euro-Atlantic region. Over North America, prediction skill is largest using September ice areas from the Pacific Arctic sector as predictor. Composite analyses of high and low regional autumn ice conditions reveal that the atmospheric response is not entirely linear suggesting changing predictive skill dependent on sign and amplitude of the anomaly. The results confirm the importance of realistic sea ice initial conditions for seasonal forecasts. However, correlations do seldom exceed 0.6 indicating that Arctic sea ice variations can only explain a part of winter climate variations in northern mid and high latitudes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».