Impacts of Air–sea Coupling on Systematic Errors in Medium-Range Winter Forecasts over the North Pacific and North Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The impact of air-sea coupling in North Pacific and North Atlantic medium-range forecasts during winter is assessed using 20 years (1998–2017) of hindcasts produced by the Global Ensemble Prediction System (GEPS) of Environment and Climate Change Canada (ECCC). We compare an uncoupled atmospheric model (versions 5, GEPS5) with an atmosphere-ocean coupled model (version 6, GEPS6) alongside European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis v5 (ERA5) as the verification dataset. We find that by the third pentad, or days 11–15, coupling weakens the Aleutian Low, the Icelandic Low, and the Atlantic Subtropical High. This produces less integrated vapor transport (IVT) over the Pacific and Atlantic Oceans, whose spatial patterns are modulated by phases of Madden-Julian oscillation (MJO). Coupling also results in colder sea surface temperature (SST) over the Kuroshio Current Extension region and produces a weaker Aleutian Low due to less upward latent heat fluxes. The weaker Aleutian Low further reinforces its weakening through a positive feedback loop. Lastly, the air-sea coupling reduces the latent heat flux bias variance by 10–20 %, thus improving the IVT.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».