SNUEI

MJO Prediction Skill of the Subseasonal-to-Seasonal Prediction Models

2018 · Journal of Climate

저자

Yuna Lim, 손석우 (Seok‐Woo Son), Daehyun Kim

연구주제

Climate variability and models · Meteorological Phenomena and Simulations · Atmospheric aerosols and clouds

NTIS 과학기술표준분류

에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장

지구과학 > 기후학 > 기후모델링/예측기술에너지 외

배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류(정책 연계 맵과 같은 방법).

AI 연구 키워드·방법

기후모델 편차 매든-줄리안 진동(MJO) 계절내-계절 예측(S2S)

예측 검증

키워드 (OpenAlex)

Madden-Julian Oscillation subseasonal-to-seasonal forecasting dry bias Maritime Continent tropical intraseasonal variability forecast lead time

초록

Abstract The Madden–Julian oscillation (MJO), the dominant mode of tropical intraseasonal variability, provides a major source of tropical and extratropical predictability on a subseasonal time scale. This study conducts a quantitative evaluation of the MJO prediction skill in state-of-the-art operational models, participating in the subseasonal-to-seasonal (S2S) prediction project. The relationship of MJO prediction skill with model biases in the mean moisture fields and in the longwave cloud–radiation feedbacks is also investigated. The S2S models exhibit MJO prediction skill out to a range of 12 to 36 days. The MJO prediction skills in the S2S models are affected by both the MJO amplitude and phase errors, with the latter becoming more important at longer forecast lead times. Consistent with previous studies, MJO events with stronger initial MJO amplitude are typically better predicte…

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

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교수 1

손석우

연구주제 1

Climate variability and models

정책분야 1

기후학

키워드 3

매든-줄리안 진동(MJO) · 계절내-계절 예측(S2S) · 기후모델 편차

방법 1

예측 검증