Tropical Cyclone Forecasts in the DIMOSIC Project—Medium‐Range Forecast Models With Common Initial Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The tropical cyclone (TC) forecast skill of the eight global medium‐range forecast models which are participating in the DIfferent Models, Same Initial Conditions project is investigated in this study. Each model was used to generate 10‐day forecasts from the same initial conditions provided by the European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts. There are a total of 123 initial dates spanning in one year from June 2018 to June 2019 at 3‐day intervals. The TC track and intensity forecasts are evaluated against the best track data set. TC‐related precipitation and tropical cyclogenesis forecasts are also compared to explore the differences and similarities of TC forecasts across the models. This comparison of TC forecasts allows model developers in different centers to benchmark their model against other models, with the impact of the initial condition quality removed. The verifications reveal that most models show slow‐moving and right‐of‐track biases in their TC track forecasts. Also, a common dry bias in TC‐related precipitation indicates a general deficiency in TC intensity and convection in the models which should be related to insufficient model resolution. These findings provide important references for future model developments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».