NAOに基づく冬季予測のためのサブサンプリングアプローチ

北大西洋振動（NAO）は、北大西洋における大気循環変動の主要なモードを示し、ユーロ・地中海地域の大部分で冬の気象条件を推進しています。季節予測システムは、NAOの予測可能性を正しく表現する動的モデルの能力向上に関係して、冬のNAOに関する予測スキルを示しました。しかし、欧州ドメインにおける季節スケールでの予測スキルの向上は依然として大きな課題と考えられています。本研究の目的は、関連する実現値を適切に選択することによって、動的季節予測アンサンブルにおける潜在的な隠れたスキルを抽出することです。NAO予測においてより良いパフォーマンスを発揮する縮小アンサンブルを定義し、このサブサンプルとフルアンサンブルを比較してそのパフォーマンスを評価することがアイデアです。異なるサブサンプリング基準がテストされ、検証されました。一方で、アンサンブル平均が最も予測可能な経路を表すという仮定の下、予測の開始時にアンサンブル平均NAOに最も近いNAO状態をシミュレーションするメンバーが選択されます。他方、確立された動的予測因子の秋の条件から得られた冬のNAOの信頼できる独立した推定に類似する実現値が考慮されます。フルアンサンブルとこれらのサブサンプルアンサンブルで得られた結果の比較は、2m温度および降水異常の予測における重要な改善の可能性を示しており、したがって、マルチモデルおよび単一モデルのフレームワークの両方でのリアルタイム運用アプリケーションにおける貴重な戦略を表しています。