Subseasonal prediction of wintertime North American surface air temperature using the MJO signal

• Main Author: Rodney, Marcel
• Other Authors: Hai Lin (Internal/Cosupervisor2)
• Format: Others
• Language: en
• Published: McGill University 2012
• Subjects: Earth Sciences - Atmospheric Sciences
• Online Access: http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=110747

A multi-variable linear regression model is constructed based on the status of the Madden-Julian oscillation (MJO) and persistence in order to forecast wintertime surface air temperature anomalies over North America out to 4 pentads (20 days). The current and previous states of the MJO are utilized as predictors, based on the Real-time Multivariate (RMM) indices of Wheeler and Hendon (2004). Modest skill is found, largely centred over the eastern United States and the Great Lakes. The model skill is seen to be highly dependent on the magnitude and phase of the MJO as well. Beyond the persistence driven 1st pentad, forecasts starting from MJO phases 3,4,7 and 8 that correspond to a dipole diabatic heating anomaly in the tropical Indian Ocean and western Pacific are more skillful during pentads 2 and 3 than those with other MJO phases at the initial time. The results are compared with the monthly hindcast of the Global Environmental Multiscale Model (GEM). The empirical method proves to be slightly superior to GEM beginning with pentad 3 south of the Great Lakes. This advantage expands and strengthens by pentad 4 throughout much of the eastern United States and into portions of western Canada. === Un modèle constitué d'une régression linéaire à plusieurs variables de l'indice d'oscillation de Madden-Julian (OMJ) et de la persistance est construit et employé dans le but de prévoir les anomalies de température de l'air en Amérique du Nord durant la saison hivernale. Ces prévisions, qui s'étalent sur une période de 20 jours (divisée en quatre intervalles de 5 jours, que l'on indiquera désormais par les indices I1 à I4, respectivement), sont fondées sur des données présentes et historiques entourant l'OMJ, analysées en fonction d'indices à multiples variables en temps réel "Real-time Multivariate indices (RMM)" (voir Wheeler et Hendon, 2004). La qualité des prévisions est plutôt modeste, et l'ensemble des résultats concluants se limitent principalement sur la portion est des États-Unis ainsi que la région des Grands Lacs; de plus, la performance du modèle semble correspondre avec l'intensité et la phase de l'OMJ. Hormis l'intervalle I1, où la qualité de prévision s'explique principalement par la persistance des anomalies, les simulations débutant aux phases 3, 4, 7 et 8 de l'OMJ liées à une anomalie dipolaire de chauffage diabatique dans la portion tropicale de l'Océan Indien et le Pacifique ouest démontrent une qualité de prévision accrue durant les intervalles I2 et I3 par rapport aux autres phases de l'OMJ. Les résultats sont également comparés avec le modèle de prévision Global Environnemental Multiéchelles (GEM), employé par Environnement Canada. La méthode empirique surpasse légèrement les simulations du GEM à partir de l'intervalle I3 au sud des Grands Lacs; lors du dernier intervalle I4, cet avantage se matérialise presque partout aux États-Unis, et couvre également une partie de l'Ouest Canadien.