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Artículo

The ability of a multi-model seasonal forecasting ensemble to forecast the frequency of warm, cold and wet extremes

Pepler, Acacia S.; Díaz, Leandro BaltasarIcon ; Prodhomme, Chloé; Doblas Reyes, Francisco J.; Kumar, Arun
Fecha de publicación: 09/2015
Editorial: Elsevier Science
Revista: Weather and Climate Extremes
ISSN: 2212-0947
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Investigación Climatológica

Resumen

Dynamical models are now widely used to provide forecasts of above or below average seasonal mean temperatures and precipitation, with growing interest in their ability to forecast climate extremes on a seasonal time scale. This study assesses the skill of the ENSEMBLES multi-model ensemble to forecast the 90th and 10th percentiles of both seasonal temperature and precipitation, using a number of metrics of ‘extremeness’. Skill is generally similar or slightly lower to that for seasonal means, with skill strongly influenced by the El Niño-Southern Oscillation. As documented in previous studies, much of the skill in forecasting extremes can be related to skill in forecasting the seasonal mean value, with skill for extremes generally lower although still significant. Despite this, little relationship is found between the skill of forecasting the upper and lower tails of the distribution of daily values.
Palabras clave: Extremes , Seasonal Forecasting , Enso , Climate Model , Ensemble
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/17818
DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.wace.2015.06.005
URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212094715300062
Colecciones
Articulos(CIMA)
Articulos de CENTRO DE INVESTIGACIONES DEL MAR Y LA ATMOSFERA
Citación
Pepler, Acacia S.; Díaz, Leandro Baltasar; Prodhomme, Chloé; Doblas Reyes, Francisco J.; Kumar, Arun; The ability of a multi-model seasonal forecasting ensemble to forecast the frequency of warm, cold and wet extremes; Elsevier Science; Weather and Climate Extremes; 9; 9-2015; 68-77
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