Causality in long-term predictions, past-value problems and a stochastic-deterministic hybrid
Notice bibliographique
Résumé
Over time scales between 10 days and 10-20 years – the macroweather regime – atmospheric fields, including the temperature, respect statistical scale symmetries, such as power-law correlations, that imply the existence of a huge memory in the system that can be exploited for long-term forecasts. The Stochastic Seasonal to Interannual Prediction System (StocSIPS) is a stochastic model that exploits these symmetries to perform long-term forecasts. It models the temperature as the high-frequency limit of the fractional energy balance equation (fractional Gaussian noise) which governs radiative equilibrium processes when the relevant equilibrium relaxation processes are power law, rather than exponential. The multivariate version of the model (m-StocSIPS), exploits the space-time statistics of the temperature field to produce realistic global simulations, including realistic teleconnection networks and El Niño events and indices. One of the implications of this model is the lack of Granger-causality: the optimal predictor at gridpoint i is obtained from the past of the timeseries i and cannot be improved using past temperatures from any other location j. This allows to treat predictions for long-memory processes as “past value” problems rather than the conventional initial value approach that uses the current state of the atmosphere to produce ensemble forecasts. To improve the stochastic predictions, a zero-lag independent (non-stochastic) predictor is needed. Here we use the Canadian Seasonal to Interannual prediction System (CanSIPS), as a deterministic co-predictor. CanSIPS is a long-term multi-model ensemble (MME) system using two climate models developed by the Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma). The optimal linear combination of CanSIPS and StocSIPS (CanStoc) was based on minimizing the square error of the final predictor in the common hindcast period 1981-2010 using different out-of-sample validations. Global time series and regional maps at 2.5ºx2.5º resolution show that the skill of CanStoc is better than that of each individual model for most of the regions when non-overlapping training and verification periods are used.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».