Verification and Improvement of the Ability of CFSv2 to Predict the Antarctic Oscillation in Boreal Spring

Abstract:
The boreal spring Antarctic Oscillation (AAO) has a significant impact on the spring and summer climate in China. This study evaluates the capability of the NCEP’s Climate Forecast System, version 2 (CFSv2), in predicting the boreal spring AAO for the period 1983–2015. The results indicate that CFSv2 has poor skill in predicting the spring AAO, failing to predict the zonally symmetric spatial pattern of the AAO, with an insignificant correlation of 0.02 between the predicted and observed AAO Index (AAOI). Considering the interannual increment approach can amplify the prediction signals, we firstly establish a dynamical–statistical model to improve the interannual increment of the AAOI (DY AAOI), with two predictors of CFSv2-forecasted concurrent spring sea surface temperatures and observed preceding autumn sea ice. This dynamical–statistical model demonstrates good capability in predicting DY AAOI, with a significant correlation coefficient of 0.58 between the observation and prediction during 1983–2015 in the two-year-out cross-validation. Then, we obtain an improved AAOI by adding the improved DY AAOI to the preceding observed AAOI. The improved AAOI shows a significant correlation coefficient of 0.45 with the observed AAOI during 1983–2015. Moreover, the unrealistic atmospheric response to March–April–May sea ice in CFSv2 may be the possible cause for the failure of CFSv2 to predict the AAO. This study gives new clues regarding AAO prediction and short-term climate prediction.摘要春季南极涛动(AAO)对我国春夏季气候异常影响显著.本研究评估了美国第二代气候预测系统(CFSv2)对于1983-2015年春季南极涛动的预测效能.评估结果显示,CFSv2对春季南极涛动的直接预测技巧有限,未能预测出春季AAO空间分布的纬向对称性,南极涛动指数(AAOI)与观测的相关仅有0.02.考虑到年际增量方法可以放大预测信号,本文选取了前期秋季观测海冰和同期模式春季海表面温度作为预测因子,建立动力统计预测模型来改进南极涛动指数的年际增量(DY_AAOI).研究结果显示,该动力统计模型对DY_AAOI改进效果显著,改进后的交叉验证结果与观测的相关系数提高至0.59.然后,我们把改进后的DY_AAOI加上前一年观测的AAOI得出最终改进的AAOI,其与观测的相关提高到了0.45.此外,CFSv2未能成功模拟出春季大气对同期海冰的响应也许是导致CFSv2对春季AAO预测技巧有限的原因.本文的研究成果为AAO的预测以及短期气候预测提供了新的有效途径.
Author Listing: Dapeng Zhang;Yanyan Huang;Bo Sun;Fei Li;Huijun Wang
Volume: 36
Pages: 292-302
DOI: 10.1007/s00376-018-8106-6
Language: English
Journal: Advances in Atmospheric Sciences

ADVANCES IN ATMOSPHERIC SCIENCES

ADV ATMOS SCI

影响因子:6.5 是否综述期刊:否 是否OA:否 是否预警:不在预警名单内 发行时间:1984 ISSN:0256-1530 发刊频率:Bimonthly 收录数据库:SCIE/Scopus收录 出版国家/地区:PEOPLES R CHINA 出版社:Science Press

期刊介绍

Advances in Atmospheric Sciences, launched in 1984, aims to rapidly publish original scientific papers on the dynamics, physics and chemistry of the atmosphere and ocean. It covers the latest achievements and developments in the atmospheric sciences, including marine meteorology and meteorology-associated geophysics, as well as the theoretical and practical aspects of these disciplines.Papers on weather systems, numerical weather prediction, climate dynamics and variability, satellite meteorology, remote sensing, air chemistry and the boundary layer, clouds and weather modification, can be found in the journal. Papers describing the application of new mathematics or new instruments are also collected here.

1984年发起的《大气科学进展》旨在迅速发表关于大气和海洋的动力学、物理学和化学的原创科学论文。该期刊涵盖大气科学的最新成就和发展,包括海洋气象学和与气象学有关的地球物理学,以及这些学科的理论和实践方面。在该期刊上可以找到关于天气系统、数值天气预报、气候动力学和变率、卫星气象学、遥感、空气化学和边界层、云和人工影响天气的论文。描述新数学或新仪器应用的论文也被收集在这里。

年发文量 141
国人发稿量 131
国人发文占比 92.91%
自引率 7.7%
平均录取率 约50%
平均审稿周期 平均6月
版面费 US$3140
偏重研究方向 地学-气象与大气科学
期刊官网 https://www.springer.com/376/?utm_medium=display&utm_source=letpub&utm_content=text_link&utm_term=null&utm_campaign=MPSR_00376_AWA1_CN_CNPL_letpb_mp
投稿链接 https://mc03.manuscriptcentral.com/aasiap

质量指标占比

研究类文章占比 OA被引用占比 撤稿占比 出版后修正文章占比
94.33% 18.08% 0.00% 6.42%

相关指数

{{ relationActiveLabel }}
{{ item.label }}

期刊预警不是论文评价,更不是否定预警期刊发表的每项成果。《国际期刊预警名单(试行)》旨在提醒科研人员审慎选择成果发表平台、提示出版机构强化期刊质量管理。

预警期刊的识别采用定性与定量相结合的方法。通过专家咨询确立分析维度及评价指标,而后基于指标客观数据产生具体名单。

具体而言,就是通过综合评判期刊载文量、作者国际化程度、拒稿率、论文处理费(APC)、期刊超越指数、自引率、撤稿信息等,找出那些具备风险特征、具有潜在质量问题的学术期刊。最后,依据各刊数据差异,将预警级别分为高、中、低三档,风险指数依次减弱。

《国际期刊预警名单(试行)》确定原则是客观、审慎、开放。期刊分区表团队期待与科研界、学术出版机构一起,夯实科学精神,打造气正风清的学术诚信环境!真诚欢迎各界就预警名单的分析维度、使用方案、值得关切的期刊等提出建议!

预警情况 查看说明

时间 预警情况
2024年02月发布的2024版 不在预警名单中
2023年01月发布的2023版 不在预警名单中
2021年12月发布的2021版 不在预警名单中
2020年12月发布的2020版 不在预警名单中

JCR分区 WOS分区等级:Q1区

版本 按学科 分区
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区是指SCI官方(Web of Science)为每个学科内的期刊按照IF数值排 序,将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级,Q1代表质量最高,即常说的1区期刊。
(2021-2022年最新版)
METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES Q1

关于2019年中科院分区升级版(试行)

分区表升级版(试行)旨在解决期刊学科体系划分与学科发展以及融合趋势的不相容问题。由于学科交叉在当代科研活动的趋势愈发显著,学科体系构建容易引发争议。为了打破学科体系给期刊评价带来的桎梏,“升级版方案”首先构建了论文层级的主题体系,然后分别计算每篇论文在所属主题的影响力,最后汇总各期刊每篇论文分值,得到“期刊超越指数”,作为分区依据。

分区表升级版(试行)的优势:一是论文层级的主题体系既能体现学科交叉特点,又可以精准揭示期刊载文的多学科性;二是采用“期刊超越指数”替代影响因子指标,解决了影响因子数学性质缺陷对评价结果的干扰。整体而言,分区表升级版(试行)突破了期刊评价中学科体系构建、评价指标选择等瓶颈问题,能够更为全面地揭示学术期刊的影响力,为科研评价“去四唯”提供解决思路。相关研究成果经过国际同行的认可,已经发表在科学计量学领域国际重要期刊。

《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版(试行)》首次将社会科学引文数据库(SSCI)期刊纳入到分区评估中。升级版分区表(试行)设置了包括自然科学和社会科学在内的18个大类学科。基础版和升级版(试行)将过渡共存三年时间,推测在此期间各大高校和科研院所仍可能会以基础版为考核参考标准。 提示:中科院分区官方微信公众号“fenqubiao”仅提供基础版数据查询,暂无升级版数据,请注意区分。

中科院分区 查看说明

版本 大类学科 小类学科 Top期刊 综述期刊
地球科学
2区
METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES
气象与大气科学
2区
2021年12月
基础版
地学
2区
METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES
气象与大气科学
2区
2021年12月
升级版
地球科学
2区
METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES
气象与大气科学
2区
2020年12月
旧的升级版
地球科学
2区
METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES
气象与大气科学
2区
2022年12月
最新升级版
地球科学
2区
METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES
气象与大气科学
3区