北大西洋热带风暴计数模型预测技能的上界
大气与海洋物理
2024-10-10 v1 数据分析、统计与概率
摘要
年份性的北大西洋热带风暴（TC）计数常被建模为具有状态依赖率的泊松过程。我们给出该类模型的预测误差下界。惊人的是，我们发现该下界已被一个简单线性模型所饱和，该模型利用三种气候指数（厄尔尼诺南方振荡（ENSO）、北大西洋热带风暴主要发展区（MDR）的平均海表面温度（SST）以及北大西洋振荡（NAO）大气循环指数）解释约50%的年份方差。正如该上界所预期的那样，模型复杂度的增加并无帮助：我们演示了允许二次项和交互项，或使用弹性网（Elastic Net）利用全球SST图预测TC计数，未检测到技能的提升。我们提供证据表明观察到的TC计数与泊松过程相符，限制了通过放宽泊松假设来改进TC建模的可能性。
引用
@article{arxiv.2410.05503,
title = {Bound on forecasting skill for models of North Atlantic tropical cyclone counts},
author = {Daniel Wesley and Michael E. Mann and Bhuvnesh Jain and Colin R. Twomey and Shannon Christiansen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.05503},
year = {2024}
}
备注
13 pages, 2 figures, submitted to Geophysical Research Letters