Seasonal prediction of European summer heatwaves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Under the influence of global warming, heatwaves are becoming a major threat in many parts of the world, affecting human health and mortality, food security, forest fires, biodiversity, energy consumption, as well as the production and transportation networks. Seasonal forecasting is a promising tool to help mitigate these impacts on society. Previous studies have highlighted some predictive capacity of seasonal forecast systems for specific strong heatwaves such as those of 2003 and 2010. To our knowledge, this study is thus the first of its kind to systematically assess the prediction skill of heatwaves over Europe in a state-of-the-art seasonal forecast system. One major prerequisite to do so is to appropriately define heatwaves. Existing heatwave indices, built to measure heatwave duration and severity, are often designed for specific impacts and thus have limited robustness for an analysis of heatwave variability. In this study, we investigate the seasonal prediction skill of European summer heatwaves in the ECMWF System 5 operational forecast system by means of several dedicated metrics, as well as its added-value compared to a simple statistical model based on the linear trend. We are able to show, for the first time, that seasonal forecasts initialized in early May can provide potentially useful information of summer heatwave propensity, which is the tendency of a season to be predisposed to the occurrence of heatwaves.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».