A multi-model analysis of the decadal prediction skill for the North Atlantic ocean heat content
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Decadal predictions can skillfully forecast the upper ocean temperature in many regions of world. The North Atlantic in particular shows promising results when it comes to high predictive skill of Ocean Heat Content (OHC). Nevertheless, important regional differences exist across Decadal Prediction Systems, which are explored in this multi-model analysis. Differences are also found in their respective uninitialized historical ensembles, which points to large uncertainties in the externally forced signals. We analyze eight CMIP6 climate models with comparable ensembles of decadal predictions and historical simulations to document their differences in upper OHC skill, and to investigate if intrinsic model characteristics, such as key mean state biases in the local forcing from the atmosphere or the local stratification, can influence the relative predictive role of external forcings and internal variability. Particular attention has been given to the Labrador Sea and its surroundings, since this is found to be a region where upper OHC has low observational uncertainties, yet high inter-model spread in the upper OHC prediction skill of decadal predictions and historical experiments. Benchmarking mean state properties of the local surface fluxes and stratification against observations, both strongly linked with the simulated upper OHC skill for the historical ensembles, suggests that their multi-model mean provides the most realistic estimate of the true forced signal
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».