Predictable Mode of Tropical Intraseasonal Variability in Boreal Summer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work uses a 19-yr ensemble hindcast of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) and the average predictable time (APT) method to detect the most predictable tropical intraseasonal variability (ISV) mode. The first and most predictable mode (APT1) of tropical ISV is similar to a joint merger of the two Madden–Julian oscillation (MJO) modes with more weight on the second mode and is characterized by a tripole pattern with two positive centers in the equatorial western Indian Ocean and central Pacific Ocean and a negative center over the Maritime Continent. The APT1 doubles the skillful prediction period made by the MJO defined by a correlation skill of 0.5 (approximately 25 days in the ECMWF model), demonstrating its potential to become a skillful prediction target and to offer powerful subseasonal prediction sources. The underlying physical process and predictability source of the APT1 are further analyzed. The APT1 is very similar to the pattern triggered by the most predictable tropical intraseasonal sea surface temperature (SST) anomalies mode, suggesting its oceanic origin. Tropical ocean–atmosphere interaction plays a critical role in the APT1 by enhancing the evolution of tropical convection cells under WES (wind–evaporation–SST) and Bjerknes feedbacks. The internal atmospheric processes also have an important impact on the formation and maintenance of the APT1.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».