Verification of operational Niño3.4 SST forecasts produced in South Africa since the 2015 El Niño event
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The production of operational seasonal forecasts in South Africa began in the early 1990s, as South African modellers published numerous papers describing the research and development supporting these forecast systems. While this effort focused largely on seasonal rainfall and temperature predictability over southern Africa, work has also gone into predictions of global sea-surface temperatures (SSTs), including predictions for the central Pacific Ocean, and particularly the ENSO-related Niño3.4 region. Here we present verification statistics of archived real-time Niño3.4 SST forecasts from multi-model forecasting systems developed respectively at the Council for Scientific and Industrial Research and at the University of Pretoria, both based in South Africa. These forecasting systems used forecasts produced by fully-coupled ocean-atmosphere models administered in the USA, and also by statistical models developed locally. Archived Niño3.4 SST forecast data are available continuously from 2015. The verification presented here covers a 9-year period beginning with forecasts for the 2015/16 El Niño event and ending with the 2023/24 El Niño event. In general, Niño3.4 forecast skill is limited during the boreal spring months and optimized during the boreal winter period when forecast variance is also largest. During boreal winter, probabilistic forecasts are able to discriminate between the El Niño, neutral and La Niña ENSO phases. Predictability of El Niño events is found to be highest of the three phases, with the lowest predictability for ENSO-neutral. Moreover, probability forecasts for El Niño and La Niña events are found to be mostly under-confident for high probability forecasts, and probabilities for neutral events are overestimated. A potential improvement in the probabilistic forecasts may be achieved by designing the climatological frequencies of the three forecast ENSO categories to match the observational definition based on ± 0.5 °C cutoffs.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle