Evaluation of Candidate Predictors for Seasonal Precipitation Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
This research proposes to carry out a principal component analysis using the maximum covariance method, with the aim of finding the most robust spatio-temporal relationships between several candidate predictors and the accumulated monthly precipitation recorded in Cuba during the period 1980-2020. This process will make it possible to establish quantitative relationships that, together with theoretical considerations, make it possible to reduce the list of predictors to be used for the purpose of obtaining seasonal predictions. The values of the predictors are represented through monthly averages obtained from ERA5 reanalysis, while monthly accumulated precipitation data were obtained from a national-scope grid with 4 km of spatial resolution, used as predictand. The results obtained reflect the highest spatio-temporal correlation values with the first variability mode in all cases, indicating that the usual regime conditions are predominant and have a greater coupling with the precipitation variability in the analyzed temporal scale. In addition, they suggest that the candidates that explain the transport of moisture at low levels, as well as the gradients between the middle and lower troposphere, show the most robust associations. In the same way, the surface temperature of tropical Atlantic Sea, the flow related to Quasi-Biennial Oscillation and the thermodynamic indices, K Index and Galvez-Davison Index, present good degrees of association, for which reason they can be considered the most recommendable for carrying out forecasting experiments.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».