An analysis of regional climate model performance over the tropical Americas. Part II: simulating subseasonal variability of precipitation associated with ENSO forcing
Notice bibliographique
Résumé
The El Niño/Southern Oscillation (ENSO) constitutes a major source of potential predictability in the tropics. The majority of past seasonal prediction studies have concentrated on precipitation anomalies at the seasonal mean timescale. However, fields such as agriculture and water resource management require higher time frequency forecasts of precipitation variability. Regional climate models (RCMs), with their increased resolution, may offer one means of improving general circulation model forecasts of higher time frequency precipitation variability.Part I of this study evaluated the ability of the Rossby Centre regional atmospheric model (RCA), forced by analysed boundary conditions, to simulate seasonal mean precipitation anomalies over the tropical Americas associated with ENSO variability. In this paper the same integrations are analysed, with the focus now on precipitation anomalies at subseasonal (pentad) timescales.RCA simulates the climatological annual cycle of pentad-mean precipitation intensity quite accurately. The timing of the rainy season (onset, demise and length) is well simulated, with biases generally of less than 2 weeks. Changes in the timing and duration of the rainy season, associated with ENSO forcing, are also well captured. Finally, pentad-mean rainfall intensity distributions are simulated quite accurately, as are shifts in these distributions associated with ENSO forcing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».