A Feature-Based Framework to Investigate Atmospheric Predictability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The flow dependence of atmospheric predictability implies that forecast errors grow more rapidly in some atmospheric conditions than in others. A better understanding of this flow dependence thus requires a local analysis of error growth. To facilitate such an analysis, this study introduces a feature-based perspective. While feature identification and tracking is often applied to atmospheric systems, associated forecast errors exhibit small-scale structure and thus lack spatial coherence. Consequently, using a standard feature approach, merging and splitting of features are ubiquitous, which severely limit the ability to automatically identify distinct temporal feature evolutions and subject them to statistical analysis. While the spatial filtering of data alleviates this inherent challenge, it does not resolve it and incurs a loss of information. We overcome this challenge by introducing a feature postprocessing that combines individual features into regional-scale entities, which exhibit much increased spatial and temporal coherence. It is these postprocessed entities that prove suitable for subsequent feature-based analysis. We demonstrate the utility of the feature-based perspective by applying it to the spread of global ensemble experiments designed to assess upscale error growth. Analyses are exemplified that contribute to an improved understanding of the flow dependence of error growth mechanisms and that link error growth characteristics to local atmospheric conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».