SNUEI

Extratropical Prediction Skill of the Subseasonal‐to‐Seasonal (S2S) Prediction Models

2020 · Journal of Geophysical Research Atmospheres

저자

손석우 (Seok‐Woo Son), Hera Kim, Kanghyun Song, Sang‐Wook Kim, Patrick Martineau, Yu‐Kyung Hyun, Yoonjae Kim

연구주제

Meteorological Phenomena and Simulations · Climate variability and models · Atmospheric Ozone and Climate

NTIS 과학기술표준분류

에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장

지구과학 > 대기과학 > 대기 모델링/예보기술에너지 외

배정 근거: 지원 과제의 분류와 AI 키워드가 잡은 과제의 분류를 반씩(정책 연계 맵과 같은 방법).

AI 연구 키워드·방법

성층권 예측가능성 계절내-계절 예측(S2S)

예측 검증

키워드 (OpenAlex)

subseasonal-to-seasonal forecasting stratosphere-troposphere coupling model resolution synoptic-scale eddies ECMWF model

초록

Abstract The deterministic prediction skill of the 10 operational models participating in the subseasonal‐to‐seasonal (S2S) prediction project is assessed for both the extratropical stratosphere and troposphere. Based on the mean squared skill score of 50‐ and 500‐hPa geopotential height forecasts, the overall prediction skill is on average 16 days in the stratosphere and 9 days in the troposphere. The high‐top models with a fully resolved stratosphere typically have a higher prediction skill than the low‐top models. Among them, the European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts model shows the best performance in both hemispheres. The decomposition of model errors reveals that eddy errors are more important than zonal‐mean errors in both the stratosphere and troposphere. While the errors in the stratosphere are dominated by planetary‐scale eddies, those in the troposphere are equall…

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도과제부처사업수행기관NTIS 분류(1순위)
2020지구환경과학사업단교육부BK21플러스사업(R&D)서울대학교–
2020장기예측시스템 개발기상청기상업무지원기술개발연구(R&D)국립기상과학원지구과학 > 기후학 > 기후시스템 관측/분석기술에너지 외
2020극소용돌이 변동성과 이와 연관된 연직 접합과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)(R&D)서울대학교지구과학 > 대기과학 > 대기역학에너지 외

인접 그래프

노드 hover = 이웃 강조 · 1회 클릭 = 고정 · 고정된 노드 다시 클릭 = 페이지 이동

이 문서와 연결된 페이지

교수 1

손석우

연구주제 1

Meteorological Phenomena and Simulations

정책분야 1

대기과학

키워드 2

계절내-계절 예측(S2S) · 성층권 예측가능성

방법 1

예측 검증