Towards Useful Decadal Climate Services
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The decadal time scale (∼1–10 years) bridges the gap between seasonal predictions and longer-term climate projections. It is a key planning time scale for users in many sectors as they seek to adapt to our rapidly changing climate. While significant advances in using initialized climate models to make skillful decadal predictions have been made in the last decades, including coordinated international experiments and multimodel forecast exchanges, few user-focused decadal climate services have been developed. Here we highlight the potential of decadal climate services using four case studies from a project led by four institutions that produce real-time decadal climate predictions. Working in co-development with users in agriculture, energy, infrastructure, and insurance sectors, four prototype climate service products were developed. This study describes the challenge of trying to match user needs with the current scientific capability. For example, the use of large ensembles (achieved via a multisystem approach) and skillfully predicted large-scale environmental conditions, are found to improve regional predictions, particularly in midlatitudes. For each climate service, a two-page “product sheet” template was developed that provides users with both a concise probabilistic forecast and information on retrospective performance. We describe the development cycle, where valuable feedback was obtained from a “showcase event” where a wider group of sector users were engaged. We conclude that for society to take full and rapid advantage of useful decadal climate services, easier and more timely access to decadal climate prediction data are required, along with building wider community expertise in their use.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».