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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3E9B8AF
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.09.02.20.10   (acesso restrito)
Última Atualização2013:07.08.11.52.53 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2013/06.09.02.20.11
Última Atualização dos Metadados2021:01.02.22.17.32 (UTC) administrator
DOI10.1007/s00382-013-1779-8
ISSN0930-7575
Rótuloscopus
Chave de CitaçãoRodriguesDoblCoel:2014:MuCaCo
TítuloMulti-model calibration and combination of tropical seasonal sea surface temperature forecasts
Ano2014
Data de Acesso27 abr. 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho2138 KiB
2. Contextualização
Autor1 Rodrigues, L. R. L.
2 Doblas-Reyes, F. J.
3 Coelho, Caio Augusto dos Santos
Grupo1
2
3 DOP-CPT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Institut Català de Ciències del Clima (IC3), Doctor Trueta 203, Barcelona, 08005, Spain
2 Institut Català de Ciències del Clima (IC3), Doctor Trueta 203, Barcelona, 08005, Spain; Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA), Passeig Lluís Companys 23, Barcelona, 08010, Spain
3 Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (CPTEC/INPE), Rodovia Presidente Dutra Km 40, Cachoeira Paulista, 12630-000, Brazil
Endereço de e-Mail do Autor1 luis.rodrigues@ic3.cat
2
3 caio.coelho@cptec.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaClimate Dynamics
Volume42
Número3-4
Páginas597-616
Nota SecundáriaA1_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I A1_INTERDISCIPLINAR A1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A1_BIODIVERSIDADE A1_GEOCIÊNCIAS A2_ASTRONOMIA_/_FÍSICA A2_ENGENHARIAS_I B1_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO
Histórico (UTC)2014-01-14 11:04:42 :: administrator -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2013
2014-01-14 15:36:48 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2013 -> in press
2014-06-02 12:02:56 :: administrator :: in press -> 2014
2021-01-02 22:17:32 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveseasonal prediction
ResumoDifferent combination methods based on multiple linear regression are explored to identify the conditions that lead to an improvement of seasonal forecast quality when individual operational dynamical systems and a statistical-empirical system are combined. A calibration of the post-processed output is included. The combination methods have been used to merge the ECMWF System 4, the NCEP CFSv2, the Météo-France System 3, and a simple statistical model based on SST lagged regression. The forecast quality was assessed from a deterministic and probabilistic point of view. SSTs averaged over three different tropical regions have been considered: the Niño3.4, the Subtropical Northern Atlantic and Western Tropical Indian SST indices. The forecast quality of these combinations is compared to the forecast quality of a simple multi-model (SMM) where all single models are equally weighted. The results show a large range of behaviours depending on the start date, target month and the index considered. Outperforming the SMM predictions is a difficult task for linear combination methods with the samples currently available in an operational context. The difficulty in the robust estimation of the weights due to the small samples available is one of the reasons that limit the potential benefit of the combination methods that assign unequal weights. However, these combination methods showed the capability to improve the forecast reliability and accuracy in a large proportion of cases. For example, the Forecast Assimilation method proved to be competitive against the SMM while the other combination methods outperformed the SMM when only a small number of forecast systems have skill. Therefore, the weighting does not outperform the SMM when the SMM is very skilful, but it reduces the risk of low skill situations that are found when several single forecast systems have a low skill.
ÁreaMET
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4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriosadministrator
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Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft12
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SQKNE
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; AGU; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
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