Kışın Kuzey Yarımküre Üzerindeki Haftalık Ortalama Atmosferik Değişkenlik için Sezon Altı Tahmin Becerisi ve Orta Enlem Telekomünikasyon Bağlantıları ile İlişkisi

Bu çalışma, 500 hPa'da haftalık ortalama jeopotansiyel yükseklik anomalisinin sezon altı öngörülebilirliğini ve kışın Kuzey Yarımküre üzerindeki tele bağlantılarla ilişkisini değerlendirmektedir. Kuzey Pasifik, Kanada ve Grönland üzerindeki beceri, 3. ve 4. hafta tahminleri için diğer bölgelere göre daha yüksektir. Bu zirveler, Pasifik-Kuzey Amerika (PNA) modeli ve Kuzey Atlantik Salınımı (NAO) için hareket merkezlerine karşılık gelir. PNA (NAO aşaması) tahminleri El Niño yılları için 3-4 haftalık (2-4 hafta) teslim sürelerinde daha iyidir. La Niña zorlamasının PNA ve NAO tahminleri üzerindeki etkileri El Niño zorlamasına kıyasla küçüktür. Sayısal modeller La Niña yıllarındaki bu teslim sürelerinde negatif bir PNA sapmasına sahiptir.

Özet

Orta aralıklı zaman ölçeklerindeki hava durumu tahminleri, sayısal hava tahmin sistemlerinin evrimi nedeniyle temelde beceriklidir. Bununla birlikte, sayısal modeller genellikle sezon altı ila mevsimsel (S2S; 2 hafta ila 2 ay aralığı) zaman ölçeklerinde doğru tahminler yapmakta zorlanır. Atmosferik düşük frekanslı değişkenlik ve atmosfer-okyanus-kara bağlantılı süreçler, S2S tahmin becerisindeki iyileştirmelerin potansiyel kaynaklarıdır. Bu çalışma, haftalık ortalama atmosferik değişkenliğin tahmin becerisini ve bunun kışın Kuzey Yarımküre üzerindeki baskın tele bağlantılarla ilişkisini araştırıyor. Sezon altı tahmin becerisi (3-4 hafta) Kuzey Pasifik, Kanada ve Grönland'da diğer bölgelere göre daha yüksektir. Bu bölgeler, Pasifik-Kuzey Amerika (PNA) modelinin ve Kuzey Atlantik Salınımının (NAO) hareket merkezlerine karşılık gelir. PNA ve NAO'nun sezon altı tahminleri, El Niño yıllarında nötr yıllara göre daha iyidir. Bu, ENSO koşullarının PNA ve NAO tahminlerinde yapılan iyileştirmeler yoluyla sezon altı öngörülebilirliği artırabileceğini göstermektedir. Bunun aksine, burada kullanılan sayısal model La Niña yıllarında negatif PNA eğilimine sahip olma eğilimindedir. Hem belirli bölgelerde daha yüksek beceri hem de negatif PNA önyargısı, orta enlemlerde üst düzey jetin tahminlerine bağlıdır. Tropiklerde atmosfer-okyanus birleştirme süreci tahminleri yerine orta enlemlerdeki üst düzey jet tahminleri S2S zaman ölçeklerinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, orta enlemlerdeki yanlılığı azaltmak, S2S tahminlerini iyileştirecektir. Bu, ENSO koşullarının PNA ve NAO tahminlerinde yapılan iyileştirmeler yoluyla sezon altı öngörülebilirliği artırabileceğini göstermektedir. Bunun aksine, burada kullanılan sayısal model La Niña yıllarında negatif PNA eğilimine sahip olma eğilimindedir. Hem belirli bölgelerde daha yüksek beceri hem de negatif PNA önyargısı, orta enlemlerde üst düzey jetin tahminlerine bağlıdır. Tropiklerde atmosfer-okyanus eşleştirme süreci tahminlerinden ziyade orta enlemlerdeki üst düzey jet tahminleri S2S zaman ölçeklerinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, orta enlemlerdeki yanlılığı azaltmak, S2S tahminlerini iyileştirecektir. Bu, ENSO koşullarının PNA ve NAO tahminlerinde yapılan iyileştirmeler yoluyla sezon altı öngörülebilirliği artırabileceğini göstermektedir. Buna karşılık, burada kullanılan sayısal model La Niña yıllarında negatif bir PNA eğilimine sahip olma eğilimindedir. Hem belirli bölgelerde daha yüksek beceri hem de negatif PNA sapması, orta enlemlerde üst düzey jetin tahminlerine bağlıdır. Tropiklerde atmosfer-okyanus eşleştirme süreci tahminlerinden ziyade orta enlemlerdeki üst düzey jet tahminleri, S2S zaman ölçeklerinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, orta enlemlerdeki yanlılığı azaltmak, S2S tahminlerini iyileştirecektir. Tropiklerde atmosfer-okyanus eşleştirme süreci tahminlerinden ziyade orta enlemlerdeki üst düzey jet tahminleri, S2S zaman ölçeklerinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, orta enlemlerdeki yanlılığı azaltmak, S2S tahminlerini iyileştirecektir. Tropiklerde atmosfer-okyanus eşleştirme süreci tahminlerinden ziyade orta enlemlerdeki üst düzey jet tahminleri S2S zaman ölçeklerinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, orta enlemlerdeki yanlılığı azaltmak, S2S tahminlerini iyileştirecektir.

Mevsime Göre Soğuk ve Sıcak Bölümler :https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analy…tuff/ONI_v5.php