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Enregistrement W4410610905 · doi:10.1088/1748-9326/addbf3

Quantifying the role of tropical Indian Ocean observations to central Pacific El Niño prediction

2025· article· en· W4410610905 sur OpenAlexaff
Xiaojing Li, Youmin Tang, Michael J. McPhaden, Lei Zhou, Yi Li, Xunshu Song, Tao Lian, Dake Chen

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNOAA Pacific Marine Environmental LaboratoryNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésClimatologyIndian oceanOceanographyEnvironmental scienceGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the past two decades, forecasting the El Niño–Southern Oscillation has become increasingly challenging, primarily due to the inherent difficulty in predicting Central Pacific (CP) El Niño events. In this study, we present a detailed analysis by explicitly quantifying the role of the tropical Indian Ocean (IO) on the initial uncertainty of CP-El Niño predictions. We identify optimal observation sites within the tropical IO that significantly reduce this uncertainty and validate their efficacy through observing system simulation experiments within a fully coupled climate prediction system. Our results demonstrate a remarkable achievement in the root mean squared errors of the prediction initial conditions using Community Earth System Model. This study not only enriches our understanding of the interplay between the tropical IO and CP-El Niño but also offers a concrete strategy for enhancing CP-El Niño forecasts, advancing seasonal prediction capabilities, and bolstering global resilience against the escalating frequency of CP-El Niño events.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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