Quantifying stratospheric biases and identifying their potential sources in subseasonal forecast systems
2022 · Weather and Climate Dynamics
저자
Zachary Duane Lawrence, Marta Ábalos, Blanca Ayarzagüena, David Barriopedro, Amy Hawes Butler, Natalia Calvo, Álvaro de la Cámara, Andrew James Charlton-Perez, Daniela I. V. Domeisen, Etienne Dunn‐Sigouin, Javier García‐Serrano, Chaim I. Garfinkel, Neil P. Hindley, Liwei Jia, Martin Jucker, Alexey Yu. Karpechko, Hera Kim, Andrea L. Lang, Simon Haydn Lee, Pu Lin, Marisol Osman, Froila M. Palmeiro, Judith Perlwitz, Inna Polichtchouk, Jadwiga H. Richter 외 7명
연구주제
Climate variability and models · Atmospheric Ozone and Climate · Meteorological Phenomena and Simulations
NTIS 과학기술표준분류
지구과학 > 대기과학 > 대기역학에너지 외
배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류(정책 연계 맵과 같은 방법).
AI 연구 키워드·방법
기후모델 편차 준2년 진동(QBO) 성층권 극소용돌이 계절내-계절 예측(S2S)
키워드 (OpenAlex)
subseasonal forecasting polar vortex sudden stratospheric warming quasi-biennial oscillation stratosphere-troposphere coupling subseasonal-to-seasonal forecasting
초록
이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)
NTIS 성과DB(2020–24)에서 DOI 매칭 없음
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교수 1
연구주제 1
Climate variability and models
정책분야 1
키워드 4
준2년 진동(QBO) · 계절내-계절 예측(S2S) · 성층권 극소용돌이 · 기후모델 편차