Development and Calibration of Seasonal Probabilistic Forecasts of Ice-Free Dates and Freeze-Up Dates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dynamical forecasting systems are being used to skillfully predict deterministic ice-free and freeze-up date events in the Arctic. This paper extends such forecasts to a probabilistic framework and tests two calibration models to correct systematic biases and improve the statistical reliability of the event dates: trend-adjusted quantile mapping (TAQM) and nonhomogeneous censored Gaussian regression (NCGR). TAQM is a probability distribution mapping method that corrects the forecast for climatological biases, whereas NCGR relates the calibrated parametric forecast distribution to the raw ensemble forecast through a regression model framework. For NCGR, the observed event trend and ensemble-mean event date are used to predict the central tendency of the predictive distribution. For modeling forecast uncertainty, we find that the ensemble-mean event date, which is related to forecast lead time, performs better than the ensemble variance itself. Using a multidecadal hindcast record from the Canadian Seasonal to Interannual Prediction System (CanSIPS), TAQM and NCGR are applied to produce categorical forecasts quantifying the probabilities for early, normal, and late ice retreat and advance. While TAQM performs better than adjusting the raw forecast for mean and linear trend bias, NCGR is shown to outperform TAQM in terms of reliability, skill, and an improved tendency for forecast probabilities to be no worse than climatology. Testing various cross-validation setups, we find that NCGR remains useful when shorter hindcast records (~20 years) are available. By applying NCGR to operational forecasts, stakeholders can be more confident in using seasonal forecasts of sea ice event timing for planning purposes.
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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) | 0,000 | 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 découle