660-km täthet hopp), dessa krafter är starka nog att producera partiell beläggning i manteln. Styrkan hos flytkrafterna är dock proportionell mot den förmodade densitetskontrasten över gränssnittet. Om densitetskontrast över 660-km diskontinuitet är endast 5%, som våra resultat antyder, då skiktad konvektion är mindre sannolikt. -Res. -Vad är det? Europaparlamentets yttrande vid den första be handlingen: EGT C 101, 3053 (1996). Hur länge har du varit borta? M. P. Flanagan och P. M. Shearer, Geophys. -Res. -Vad är det? Lått. 26, 549 (1999)............................................................................................................... - 13. - Vad är det för fel på dig? Vi fick denna faktor genom att beräkna effekten av tidsförskjutningar på amplituden av SS och PP referenspulser i stackarna, förutsatt att tidsförskjutningarna har en Gaussian fördelning som kännetecknas av en standardavvikelse,. Tidsförskjutningarna är ett resultat av skillnader i restider mellan ytan och diskontinuiteten som orsakas av både diskontinuitet topografi och den övre mantelhastigheten heterogenitet. I allmänhet kommer att variera beroende på vågtyp (t.ex. P eller S) och den geografiska mångfalden av strålgeometrier i stacken. För ScS-vågor erhölls 4 s för blandade kontinentala och oceaniska stigar (3), medan 2,5 s har uppskattats för SdS-vågor i rent oceaniska regioner (11). Den begränsade fördelningen av reflektionspunkter som ingår i var och en av våra källmottagare sortiment bins är sannolikt att minska, Medan blandningen av kontinentala och oceaniska punkter är sannolikt att öka. För värden på 2, 3 och 4 s, SdS amplituder i våra stackar minskas med 8, 16 respektive 28%. Tidsförskjutningarna för PdP-faserna är sannolikt mindre än för SdS. För värden på 1,0, 1,7 och 2,5 s minskas PdP-amplituderna med 4, 12, respektive 23 %. Våra amplitudkorrigeringar är baserade på  med 2,5 s för SdS och med 1,7 s för PdP. 14. Vad är det för fel på dig? G. Helffrich och B. J. Trä, Geophys. - J. Int. - Vad är det? 126, F7 (1996); L. Stixrude, J. Geophys. -Res. -Vad är det? 102, 14835 (1997). Femton. För linjär hastighet och densitet gradienter, våra observerade SdS och PdP amplituder minskas med 1 till 2% för ett 10-km intervall (jämfört med en skarp diskontinuitet), 3 till 7% för ett 20-km intervall, 6 till 13% för ett 30-km intervall, och 11 till 22% för ett 40-km intervall. Effekten är störst där hastigheterna nära diskontinuiteten är de minsta (det vill säga för S410S) och de minsta där hastigheterna är de största (det vill säga för P660P), även om skillnaden S kontra P minskas i vårt fall av det högre frekvensinnehållet i PP- stacken ( SS-data har en dominant period på 30 s; PP-data toppas vid en 21-s period). Ickelinjära gradienter, som kan förekomma vid mantelfasövergångar (14), ger mindre amplitudreduktioner för reflekterade pulser än linjära gradienter under samma djupintervall. (24) Beräknade densitets- och hastighetsprofiler genom 660 km-avbrottet för flera olika modeller av mantelsammansättning (med olika Al-innehåll) och temperatur (1700, 1900 och 2100 K). De punkter som är märkta "Pyr" i bild. 3B är för deras 5% Al modell vid 1700 K; för denna modell, hastighet och densitet hopp förekommer över ett intervall på mindre än 20 km. Vissa av de andra modellerna har mer gradvisa lutningar som inte direkt kan omvandlas till punkter på bild. 3............................................................... Vi testade för att se om dessa modeller skulle passa våra data genom att beräkna syntetiska seismogram baserat på profilerna i Bild. 4 av Weidner och Wang (24). Alla dessa modeller överskattar grovt våra observerade S660S och P660P amplituder och ligger utanför de felstänger som ritas i Bild. 2............................................................... 26. Vad är det för fel på dig? P. M. Shearer, naturen 344, 121 (1990). - 27. - Vad är det för fel på dig? S. M. Ridgen m.fl., ibid. 354, 143 (1991) En metod för att förbättra väder- och klimatprognoserna har utvecklats. Det kallas en super sensemble, och det uppstod från en studie av de statistiska egenskaperna hos en låg-order spektral modell. Flera regression användes för att bestämma koefficienter från multimodellprognoser och observationer. Koefficienterna användes sedan i super sensemble-tekniken. Superensemblen visades för att överträffa alla modellprognoser för flersäsongs-, medelsäsongs- och orkanprognoser. Dessutom visade sig superensemblen ha högre skicklighet än prognoser baserade enbart på ensemblegenomsnitt. Sofistikerade numeriska modeller som används i drifts- och forskningscentrum över hela världen gör rutinmässigt kortsiktiga (1 till 7 dagar i förväg) väder och säsong (en till flera säsonger i förväg) klimatprognoser. Individuellt varje modellering grupp följer prognos skickligheten i sin modell. Under de senaste åren har användningen av modellensembler blivit en viktig prognoskomponent. Metodiken för hur man genererar ensemblen är fokus för många prognoscenter. Här visar vi att en multimodells superensemble mer exakt kan förutsäga väder och säsongsklimat. Superensemblen utvecklas med hjälp av ett antal prognoser från en mängd olika väder- och klimatmodeller. Tillsammans med riktmärket observerade (analys) fält, dessa prognoser används för att härleda enkel statistik om tidigare beteende av modellerna. Denna statistik, i kombination med flera modeller prognoser, gör det möjligt för oss att konstruera en super sensemble prognos. Med tanke på en uppsättning tidigare multimodellprognoser använde vi en multipel regressionsteknik (för multimodellerna), där modellprognoserna regresserades mot ett observerat (analys) fält. Vi använde sedan minst-kvarts minimering av skillnaden mellan modellen och analysfältet för att bestämma
REF använde en viktad multimodellensemble för att ta fram en genomsnittlig prognos.
Improved Weather and Seasonal Climate Forecasts from Multimodel Superensemble
{'venue': 'Science', 'journal': 'Science', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Environmental Science']}