English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Tools annual

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Global: Zendy Plus annual

Global: Zendy Free Plan

Aunque los sistemas operacionales de predicción estacional (SFS) han demostrado poca o ninguna habilidad en las latitudes medias europeas, el trabajo reciente ha demostrado que algunos SFS basados en modelos dinámicos muestran una habilidad notable en la predicción de NAO de invierno (por ejemplo, Scaife et al., 2014), índice que se sabe que tiene influencia en el clima de la fachada del suroeste de Europa. Por otro lado, Cohen y Jones (2011) han demostrado que parte de la variabilidad invernal de la NAO puede verse forzada externamente por el avance de la capa de nieve boreal en otoño. Dobrynin et al. (2018) también han demostrado que la habilidad de un SFS se puede mejorar significativamente refinando un conjunto dinámico mediante submuestreo basado en la predicción empírica de la NAO. Este trabajo utiliza una estimación óptima de la NAO invernal (combinando información de la NAO prevista por un modelo dinámico y de un modelo empírico) como métrica para modificar la ponderación de los diferentes miembros del “ensemble” del SFS. Comparamos la habilidad de un conjunto de SFS usando miembros del conjunto ponderados y no ponderados.

Pronóstico estacional de precipitaciones mejorado usando una estimación óptima de la NAO invernal