Determination of the Backward Predictability Limit and Its Relationship with the Forward Predictability Limit

Abstract:
In this work, two types of predictability are proposed—forward and backward predictability—and then applied in the nonlinear local Lyapunov exponent approach to the Lorenz63 and Lorenz96 models to quantitatively estimate the local forward and backward predictability limits of states in phase space. The forward predictability mainly focuses on the forward evolution of initial errors superposed on the initial state over time, while the backward predictability is mainly concerned with when the given state can be predicted before this state happens. From the results, there is a negative correlation between the local forward and backward predictability limits. That is, the forward predictability limits are higher when the backward predictability limits are lower, and vice versa. We also find that the sum of forward and backward predictability limits of each state tends to fluctuate around the average value of sums of the forward and backward predictability limits of sufficient states. Furthermore, the average value is constant when the states are sufficient. For different chaotic systems, the average value is dependent on the chaotic systems and more complex chaotic systems get a lower average value. For a single chaotic system, the average value depends on the magnitude of initial perturbations. The average values decrease as the magnitudes of initial perturbations increase.摘要在研究工作中, 提出了向前与向后可预报性两类可预报性. 然后利用非线性局部Lyapunov指数(NLLE)方法定量估计了Lorenz63和Lorenz96模型中相空间状态点的局部向前与向后可预报期限. 向前可预报性主要关注与叠加在初始状态上初始误差随时间的向前演变, 而向后可预报性则主要关注给定状态在它发生之前何时被预测出来. 研究结果表明, 向前与向后可预报期限具有负相关关系. 也就是说, 当向前可预报期限比较大时, 向后可预报期限比较小, 反之亦然. 我们还发现每一个状态点的向前与向后可预报期限之和均在足够多的状态的两类可预报期限之和的平均值附近振荡. 此外, 当状态点的数目足够多时, 此平均值为常数. 对于不同的混沌系统, 此平均值的大小取决于混沌系统. 更加复杂的混沌系统拥有较低的平均值. 对于单个混沌系统, 此平均值依赖于初始误差量级的大小. 平均值随之初始误差量级的增大而减小.
Author Listing: Xuan Li;Ruiqiang Ding;Jianping Li
Volume: 36
Pages: 669-677
DOI: 10.1007/s00376-019-8205-z
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%

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时间 预警情况
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JCR分区 WOS分区等级:Q1区

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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。

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