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Enregistrement W7005307856

Previsão sub-sazonal com o modelo global atmosférico do CPTEC/INPE: configuração, avaliação e investigação das fontes de previsibilidade para a América do Sul

2021· dissertation· pt· W7005307856 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioteca Digital da Memória Científica do INPE (National Institute for Space Research) · 2021
Typedissertation
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueBiological and pharmacological studies of plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeGlobal warmingAir temperatureScale (ratio)Trend analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este estudo teve como objetivo determinar a habilidade preditiva do modelo atmosférico global do CPTEC (BAM-1.2) na escala sub-sazonal e investigar as principais fontes de previsibilidade associadas sobre a América do Sul, durante 12 verões estendidos (novembro março, 1999/2000 2010/2011). Sete configurações do BAM-1.2 foram avaliadas em termos de resolução vertical, parametrizações de convecção profunda e camada limite planetária, e inicializações da componente atmosférica (condição inicial) e umidade do solo. Através da avaliação dessas sete configurações foi possível determinar a configuração mais adequada do BAM-1.2 para as previsões das anomalias semanais de precipitação e temperatura do ar a 2 metros de altura (T2M) e evolução diária da Oscilação de Madden e Julian (OMJ). Com a configuração do BAM-1.2 determinada, a habilidade preditiva do modelo do CPTEC, a partir de um conjunto de previsões retrospectivas, composto por 11 membros, foi avaliada e comparada com a habilidade preditiva dos modelos do Japan Meteorological Agency (JMA), Environmental and Climate Change Canada (ECCC), European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF) e Australian Bureau of Meteorology (BoM), os quais participam do projeto internacional Sub-seasoanl-to-Seasonal (S2S) do programa mundial de pesquisa em tempo e clima da Organização Meteorológica Mundial (OMM). Por último, os modos de variabilidade espaço-temporal das anomalias semanais de precipitação foram determinados. Tais modos foram associados a fenômenos atmosféricos/oceânicos para definir as principais fontes de previsibilidade na escala sub-sazonal sobre a América do Sul durante o verão estendido. Os resultados mostraram que o BAM-1.2 se mostrou competitivo em relação aos modelos do projeto S2S avaliados. Entretanto, os superiores índices de destreza alcançados pelo modelo do ECMWF indicam que a habilidade preditiva das previsões sub-sazonais do CPTEC pode ser aprimoradas possivelmente com o incremento na resolução espacial do BAM- 1.2, acoplamento com o componente oceânico e melhorias nos esquemas de parametrizações físicas e de geração dos membros para inicialização do modelo. Com relação às principais fontes de previsibilidade sobre a América do Sul, o padrão de dipolo meridional sobre o leste da América do Sul foi encontrado como sendo o modo de variabilidade espaço-temporal dominante. Foi identificado que esse padrão é fortemente influenciado por oscilações dentro das escalas de variabilidade intrassazonal e interanual. Esta constatação indica que vários fenômenos influenciam a formação do padrão de dipolo e, dessa forma, atuam como fontes de previsibilidade sobre a América do Sul [e.g., teleconexões trópico-extratrópico, El-Niño Oscilação Sul (ENOS) e OMJ]. Além disso, o segundo modo de variabilidade espaço-temporal também mostrou relevante contribuição para a habilidade preditiva sobre a região equatorial da América do Sul. Esse padrão apresenta uma forte relação com a atividade convectiva sobre a região equatorial do Oceano Pacífico Oeste, influenciado principalmente pelo ENOS. ABSTRACT: The aim of this work was to study the predictive ability of the Brazilian Global Atmospheric Model version 1.2 (BAM-1.2) at sub-seasonal time-scale and the associated sources of predictability over South America during the 12 extended austral summers (November March, 1999/2000 2010/2011). Seven BAM-1.2 configurations were tested in terms of vertical resolution, deep convection and boundary layer parameterizations, as well as atmospheric component and soil moisture initializations, in order to identify the configuration with best performance when predicting weekly precipitation anomalies, weekly mean 2-meter temperature (T2M) and the Madden and Julian Oscillation (MJO) daily evolution. With BAM-1.2 configuration determined, an inter-comparison performance assessment of 11 member ensemble hindcasts produced with BAM-1.2 against four Sub-seasonal to Seasonal (S2S) prediction project models from Japan Meteorological Agency (JMA), Environmental and Climate Change Canada (ECCC), European Centre for Mediumrange Weather Forecasts (ECMWF) and Australian Bureau of Meteorology (BoM) was performed. Lastly, the main spatio-temporal variability modes of weekly precipitation anomalies were determined. These modes were associated with atmospheric/oceanic phenomena to define the main sources of predictability at subseasonal time-scale over South America during the extended summer. The performed inter comparison revealed that for prediction of precipitation anomalies and MJO BAM-1.2 showed competitive performance compared to the investigated S2S models, but with respect to ECMWF there is scope for improvements, possibly by a combination of including coupling to an interactive ocean and improving resolution, physical parameterization schemes and the ensemble generation approach for initialization. Regarding the main sources of predictability over South America, the South American seesaw pattern has been found to be the dominant mode of variability. This pattern is strongly influenced by oscillations within the intraseasonal and interannual variability time scales. This suggests that several phenomena can influence the formation of this pattern, acting as sources of predictability [e.g., tropical-extratropical interaction, El-Niño South Oscillation (ENSO), and MJO]. Besides, the second mode of variability contributes to the predictive ability over the equatorial South American region. This mode has a strong relationship with the convective activity over the Equatorial West Pacific Ocean, influenced mainly by ENSO.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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