Modèle de nao

Le modèle de prévision empirique suggère plusieurs mécanismes dynamiques agissant dans la conduite de la variabilité interannuelle dans le NAO. Il a été proposé qu`une anomalie positive dans le SIC BKS à l`automne pourrait refroidir l`atmosphère dans le secteur Atlantique et induire un changement de renforcement et de pôle du jet extra-tropical, entraînant la phase positive du Nao en hiver et le vice versa20 , 32, 33. Ce mécanisme a également été utilisé pour expliquer la réaction de la circulation atmosphérique à la glace de mer arctique projetée loss19, 21. La corrélation positive relativement élevée (0,51) entre le niveau de la SIC en octobre et le NAO de l`hiver suivant confirme ces résultats. En particulier, ce prédicteur est le facteur dominant à la fois de l`hiver de NAO négatif extrême en 2010 et de l`hiver NAO positif extrême dans 1989, ainsi que dans 1985, 1986 et 1996 lorsque l`amplitude NAO était grande (Fig. 3; Voir aussi tableau supplémentaire. Nao est un robot humanoïde disponible dans le commerce construit par Aldebaran. Le pilote ROS a été développé à l`origine par Humanoid robots Lab de Fribourg et Armin Hornung. Il enveloppe essentiellement les parties nécessaires de l`API NaoQI d`Aldebaran (versions 1,14 et 2,1) et le rend disponible dans ROS. Il fournit également un modèle complet de robot (URDF). Bien que de nombreux efforts aient été déployés pour améliorer les compétences prévisionnelles de NAO, il est resté largement imprévisible sur des échelles saisonnières et plus longues. C`est une question ouverte quel niveau de prévisibilité peut être atteint au-delà de la compétence limitée actuellement obtenue pour les approches dynamiques et statistiques. Pour les modèles dynamiques, la compétence de prévision de pointe (mesurée par le coefficient de corrélation d`anomalie, ACC) de la DJF-Mean NAO a récemment augmenté à un niveau significatif de 0,62 pour 1993 – 2012 par le Bureau météorologique du Royaume-Uni (UKMO) global Prévisions saisonnières système 5 (GloSea5) 12 et pour 1981 – 2016 par le système de prévision climatique décennal de l`UKMO 3 (DePreSys3) 13 initialisé le 1er novembre de chaque année.

Ce haut niveau de compétence, qui s`accompagne d`une prédiction habile de la NAO un an plus tôt dans DePreSys3, semble exiger un grand nombre de membres de l`ensemble (24 pour GloSea5 et 40 pour DePreSys3). D`autres modèles de prévisions opérationnelles montrent généralement des compétences beaucoup plus pauvres (jusqu`à 0,45) 14, bien que certains d`entre eux puissent acquérir des compétences supplémentaires si les membres de l`ensemble sont augmentés. Pour les modèles statistiques, une référence récente en prévision de l`heure d`hiver NAO est un ACC de 0,60 pour 1981 à 2016 en utilisant novembre information13. Maintenant que je vous ai fait réfléchir sur les résultats de votre modélisation, permettez-moi de partager quelques connaissances avec vous qui pourraient vous aider à augmenter votre assurance à ce sujet. Nous sommes déterminés à veiller à ce que les dépenses du secteur public et la prise de décisions soient étayées par des modélisations de qualité.

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