Modele de nao

À propos de l`auteur: Elliott White est chercheur opérationnel et chef de la discipline de modélisation NAO, qui fait partie du pôle méthodes, économie et statistiques. Elliott est actuellement détaché du service de recherche opérationnelle du gouvernement avec une expérience dans l`analyse des politiques et la planification des affaires au ministère de l`éducation et du ministère de l`environnement, de l`alimentation et des affaires rurales. Le SLP moyen mensuel est utilisé pour définir l`indice NAO et utilisé comme prédicteur, et les principaux PC de Z70hPa, SIC et SST sont utilisés comme prédicteurs. Les données utilisées sont 1979 à 2015 les champs mensuels de la réanalyse ERA-Interim à une résolution de 2,5 ° × 2,5 °. La tendance à long terme et le cycle climatologique annuel sont supprimés de toutes les variables à chaque point de grille avant l`analyse EOF. Trois autres indices NAO sont utilisés pour tester la robustesse de notre modèle à la définition de l`indice NAO, y compris la station-based definition47, 48 et le PC-based definition49, 50 utilisant des anomalies SLP, ainsi que le composant principal tourné-basé definition51 utilisant des anomalies de hauteur de géopotentiel de 500 hPa par le centre de prévision climatique. La température mensuelle moyenne ERA-interim de 2 m et la précipitation GPCP sont également utilisées comme prédicats pour examiner leurs compétences saisonnières de prévision. Ici, nous construisons un modèle empirique pour la prédiction NAO en utilisant le MLR technique13, 37, 52. L`indice NAO est représenté par la combinaison linéaire de plusieurs prédicteurs. Nous avons utilisé la validation croisée Take-N-an-out (N = 1, 6 ou 12) pour valider le modèle de prédiction MLR. Pour l`exemple de N = 12, les 36 années de données (1979 – 2015) sont d`abord divisées en 3 segments consécutifs de 12 ans.

Chaque fois qu`un segment de 12 ans (un tiers de la période entière) est exclu dans la décomposition du EOF et que les conditions de septembre-octobre de cette période de 12 ans ne sont utilisées que pour générer les conditions initiales de la prévision. Le modèle MLR est formé avec les 24 années restantes de données et utilisé pour prédire l`indice NAO moyen DJF de la période de 12 ans exclue. Cette procédure est répétée pour tous les segments de l`année 3 12 afin d`obtenir la prédiction de l`indice NAO en cas de validation croisée de 12 ans. Cette procédure de validation croisée garantit que les données de la période de prédiction sont strictement exclues dans le processus de formation. En résumé, les données prédictives du champ de glace de mer, de la circulation stratosphérique inférieure et de la température de la surface océanique ont été combinées pour produire une prévision saisonnière du NAO hivernal à l`aide d`un modèle statistique. Le modèle MLR simple est capable de fournir des prédictions habiles de l`indice NAO DJF-Mean et le climat de surface en utilisant uniquement les conditions initiales de septembre et octobre, avec la compétence de prévision NAO comparable ou même plus élevé que celui des modèles dynamiques de pointe.

Comments are closed.