Impact of Initialized Land Surface Temperature and Snowpack on Subseasonal to Seasonal Prediction Project, Phase I (LS4P-I): organization and experimental design - CNRS - Centre national de la recherche scientifique Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Geoscientific Model Development Discussions Année : 2021

Impact of Initialized Land Surface Temperature and Snowpack on Subseasonal to Seasonal Prediction Project, Phase I (LS4P-I): organization and experimental design

Yongkang Xue
  • Fonction : Auteur correspondant
  • PersonId : 1137841

Connectez-vous pour contacter l'auteur
Tandong Yao
  • Fonction : Auteur
Aaron Boone
Ismaila Diallo
Ye Liu
Xubin Zeng
  • Fonction : Auteur
William K M Lau
  • Fonction : Auteur
Shiori Sugimoto
Qi Tang
Xiaoduo Pan
Peter J van Oevelen
Daniel Klocke
  • Fonction : Auteur
Myung-Seo Koo
Tomonori Sato
  • Fonction : Auteur
Zhaohui Lin
Yuhei Takaya
Constantin Ardilouze
Stefano Materia
Subodh K Saha
Retish Senan
Tetsu Nakamura
Hailan Wang
  • Fonction : Auteur
Jing Yang
  • Fonction : Auteur
Hongliang Zhang
Mei Zhao
  • Fonction : Auteur
Xin-Zhong Liang
J David Neelin
Frederic Vitart
  • Fonction : Auteur
Xin Li
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 758835
  • IdRef : 193139367
Ping Zhao
  • Fonction : Auteur
Chunxiang Shi
  • Fonction : Auteur
Weidong Guo
Jianping Tang
  • Fonction : Auteur
Miao Yu
Yun Qian
  • Fonction : Auteur
Samuel S P Shen
Yang Zhang
Kun Yang
Ruby Leung
Yuan Qiu
Daniele Peano
Xin Qi
Yanling Zhan
  • Fonction : Auteur
Michael A Brunke
  • Fonction : Auteur
S. C. Chan Chou
Michael Ek
  • Fonction : Auteur
Tianyi Fan
Hong Guan
  • Fonction : Auteur
Hai Lin
Shunlin Liang
Helin Wei
  • Fonction : Auteur
Shaocheng Xie
  • Fonction : Auteur
Haoran Xu
  • Fonction : Auteur
Weiping Li
  • Fonction : Auteur
Xueli Shi
Paulo Nobre
  • Fonction : Auteur
Yan Pan
  • Fonction : Auteur
Yi Qin
  • Fonction : Auteur
Jeff Dozier
Craig R Ferguson
Gianpaolo Balsamo
Qing Bao
  • Fonction : Auteur
Jinming Feng
  • Fonction : Auteur
Jinkyu Hong
Songyou Hong
  • Fonction : Auteur
Huilin Huang
Duoying Ji
Zhenming Ji
  • Fonction : Auteur
Shichang Kang
  • Fonction : Auteur
Yanluan Lin
  • Fonction : Auteur
Weiguang Liu
  • Fonction : Auteur
Ryan Muncaster
  • Fonction : Auteur
Patricia de Rosnay
Hiroshi G Takahashi
Guiling Wang
  • Fonction : Auteur
Shuyu Wang
  • Fonction : Auteur
Weicai Wang
  • Fonction : Auteur
Xu Zhou
  • Fonction : Auteur
Yuejian Zhu
  • Fonction : Auteur

Résumé

Abstract. Subseasonal-to-seasonal (S2S) prediction, especially the prediction of extreme hydroclimate events such as droughts and floods, is not only scientifically challenging, but also has substantial societal impacts. Motivated by preliminary studies, the Global Energy and Water Exchanges (GEWEX)/Global Atmospheric System Study (GASS) has launched a new initiative called “Impact of Initialized Land Surface Temperature and Snowpack on Subseasonal to Seasonal Prediction” (LS4P) as the first international grass-roots effort to introduce spring land surface temperature (LST)/subsurface temperature (SUBT) anomalies over high mountain areas as a crucial factor that can lead to significant improvement in precipitation prediction through the remote effects of land–atmosphere interactions. LS4P focuses on process understanding and predictability, and hence it is different from, and complements, other international projects that focus on the operational S2S prediction. More than 40 groups worldwide have participated in this effort, including 21 Earth system models, 9 regional climate models, and 7 data groups. This paper provides an overview of the history and objectives of LS4P, provides the first-phase experimental protocol (LS4P-I) which focuses on the remote effect of the Tibetan Plateau, discusses the LST/SUBT initialization, and presents the preliminary results. Multi-model ensemble experiments and analyses of observational data have revealed that the hydroclimatic effect of the spring LST on the Tibetan Plateau is not limited to the Yangtze River basin but may have a significant large-scale impact on summer precipitation beyond East Asia and its S2S prediction. Preliminary studies and analysis have also shown that LS4P models are unable to preserve the initialized LST anomalies in producing the observed anomalies largely for two main reasons: (i) inadequacies in the land models arising from total soil depths which are too shallow and the use of simplified parameterizations, which both tend to limit the soil memory; (ii) reanalysis data, which are used for initial conditions, have large discrepancies from the observed mean state and anomalies of LST over the Tibetan Plateau. Innovative approaches have been developed to largely overcome these problems.
Fichier principal
Vignette du fichier
xue_eteal_gmd-14-4465-2021.pdf (6.34 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-03369899 , version 1 (07-10-2021)

Identifiants

Citer

Yongkang Xue, Tandong Yao, Aaron Boone, Ismaila Diallo, Ye Liu, et al.. Impact of Initialized Land Surface Temperature and Snowpack on Subseasonal to Seasonal Prediction Project, Phase I (LS4P-I): organization and experimental design. Geoscientific Model Development Discussions, 2021, 14 (7), pp.4465 - 4494. ⟨10.5194/gmd-14-4465-2021⟩. ⟨hal-03369899⟩
21 Consultations
20 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More