Skill assessment of a multi-system ensemble of initialized 20-year predictions
Notice bibliographique
Résumé
Decadal predictions have advanced greatly in recent years: not only have they become operational worldwide and have been demonstrated to be skillful in various aspects of climate variability, including predicting changes in the atmospheric circulation and in the occurrence of extremes several years ahead, but —as such— they are also being used increasingly in climate services. Climate adaptation and policy making, however, also require climate predictions that go beyond the 10-year horizon. For climate information beyond 10 years into the future, uninitialized climate projections, which completely miss any predictability stemming from internal variability, have been the only available product. Trying to account for this lack of information in climate projections regarding any predictable components of internal variability, methods to constrain climate projections using information from large ensembles of initialized decadal predictions have been developed and have been shown to reduce the uncertainty and increase the skill of climate projections, even beyond the 10-year horizon. The demonstrated benefits of such indirect methods to account for predictable internal variability indicate that the latter remains significant beyond the 10-year limit of decadal predictions. Hence, directly harnessing this predictability through running initialized 20-year predictions emerges as a strategic endeavour.In this study a novel, multi-system ensemble of initialized extended-decadal predictions is assessed. These predictions consist of a grand ensemble of 71 members derived from 6 forecast systems. They are initialized every 5 years from 1960 onward and run ahead for 20 years. Our analysis uses an elaborate drift- and bias-correction method that accounts for the correct representation of trends. Importantly, we show significant skill against observations for a number of variables (fields and indices), even in the second decade of the forecasts. The origin of such predictability is discussed together with the limitations of these 20-year predictions. The respective experimental protocol was defined in the framework of the ASPECT EU project and has been proposed as a tier-2 Decadal Climate Prediction Project (DCPP) protocol for the Coupled Model Intercomparison Project phase 7 (CMIP7).
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».