Forecast Dropouts in the NAVGEM Model: Characterization with Respect to Other Models, Large-Scale Indices, and Ensemble Forecasts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A forecast “bust” or “dropout” can be defined as an intermittent but significant loss of model forecast performance. Deterministic forecast dropouts are typically defined in terms of the 500-hPa geopotential height (Φ500) anomaly correlation coefficient (ACC) in the Northern Hemisphere (NH) dropping below a predefined threshold. This study first presents a multimodel comparison of dropouts in the Navy Global Environmental Model (NAVGEM) deterministic forecast with the ensemble control members from the Environment and Climate Change Canada (ECCC) Global Ensemble Prediction System (GEPS) and the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Global Ensemble Forecast System (GEFS). Then, the relationship between dropouts and large-scale pattern variability is investigated, focusing on the temporal variability and correlation of flow indices surrounding dropout events. Finally, three severe dropout events are examined from an ensemble perspective. The main findings of this work are the following: 1) forecast dropouts exhibit some relation between models; 2) although forecast dropouts do not have a single cause, the most severe dropouts in NAVGEM can be linked to specific behavior of the large-scale flow indices, that is, they tend to follow periods of rapidly escalating volatility of the flow indices, and they tend to occur during intervals where the AO and Pacific North American (PNA) indices are exhibiting unusually strong interdependence; and 3) for the dropout events examined from an ensemble perspective, the NAVGEM ensemble spread does not provide a strong signal of elevated potential for very large forecast errors.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».