Extra predictability from a seamless approach for Asian summer monsoon precipitation from days to weeks
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--> The multiple scale atmospheric or oceanic prediction has been a challenging issue due to different dynamical and thermodynamic processes involved and the uncertainty inherent in highly nonlinear and stochastic forcing, such as the prediction of Asian summer monsoon (ASM) precipitation. The seamless prediction was proposed to address this issue. The idea behind this approach is that temporal averaging reduces the spread of the prediction ensemble but retains the approximate first moment, which effectively increases the signal-to-noise ratio of the prediction. In this study, the superiority of the seamless prediction was assessed for the ASM precipitation at timescales from days to weeks. The hindcasts from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts in the Subseasonal to Seasonal ensemble dataset were used for the detailed assessment. Results show significant advantages by the seamless approach in evaluating the ASM precipitation prediction on timescales ranging from two days to three weeks. Furthermore, the source of the average window predictability was analyzed for two lead times with significantly superior prediction accuracy: lead times of 4d4d and 3w3w. For 4d4d, the Madden–Julian Oscillation is dominant, while the role of the El Niño–Southern Oscillation phase becomes substantial for 3w3w. These results offer a detailed analysis for the prediction of ASM precipitation within a framework of seamless prediction, benefiting further interpretation of seamless prediction of ASM precipitation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».