Toward Regional Marine Ecological Forecasting Using Global Climate Model Predictions From Subseasonal to Decadal Timescales: Bottlenecks and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
This perspective paper discusses how the research community can promote enhancement of marine ecosystem forecasts using physical ocean conditions predicted by global climate models (GCMs). We review the major climate prediction projects and outline new research opportunities to achieve skillful marine biological forecasts. Physical ocean conditions are operationally predicted for subseasonal to seasonal timescales, and multi-year predictions have been enhanced recently. However, forecasting applications are currently limited by the availability of oceanic data; most subseasonal-to-seasonal prediction projects make only sea-surface temperature (SST) publicly available, though other variables useful for biological forecasts are also calculated in GCMs. To resolve the bottleneck of data availability, we recommend that climate prediction centers increase the range of ocean data available to the public, perhaps starting with an expanded suite of 2-dimensional variables, whose storage requirements are much smaller than 3-dimensional variables. Allowing forecast output to be downloaded for a selected region, rather than the whole globe, would also facilitate uptake. We highlight new research opportunities in both physical forecasting (e.g., new approaches to dynamical and statistical downscaling) and biological forecasting (e.g., conducting biological reforecasting experiments) and offer lessons learned to help guide their development. In order to accelerate this research area, we also suggest establishing case studies (i.e., particular climate and biological events as prediction targets) to improve coordination. Advancing our capacity for marine biological forecasting is crucial for the success of the UN Decade of Ocean Science, for which one of seven desired outcomes is “A Predicted Ocean”.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».