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牧师

气象学家年级他们过去的预测如何?

在每一个专业领域,从业人员可能回家一天结束的时候,说“是啊!我撞掉了公园里的!”,或者“哦,男人。明天要做得更好。”What about meteorologists?

气象学家让天气预报时,她会努力“做对了”,所以当问题的日期到达她的预测将会匹配实际的温度、露点,风速和风向,降水,等等。但是,当这个日期到达时,和实际情况测量和预测相比,预测评分吗?

降水似乎最问题方面,很非线性和预测统计。是什么意思有“得到它”预测降水的可能性为30% ?是的,下雨了30%的时间吗?是的,下雨在预测面积的30% ?是的,30%的公众会回答“是的”如果问是否下雨?

还有其他指标的复杂性。例如,错误在不同的值相比如何?可以更好的让温度点但风速每小时5英里高,或风完全正确但5°F的温度高吗?什么时间:如果这方面经历了两个小时后是预测?

编辑:困难的一部分的消费者越来越清晰的天气信息。弗雷德农夫想知道多少雨他会在第二天左右,但是具体时间可能并不重要。皮特宴会策划人要他的客人带到吧台前面来自之前,但如果要下雨了他可能不在乎是否下降1/4英寸或半。和弗朗辛渔夫并不真正关心的降水(在一定范围内);她的世界围绕着海风和海浪。

我可能想把第二个问题是显式地从消费者的角度来看:鉴于天气数据和气象学家的历史预测,我怎么选择一个气象学家?

回答

免责声明:我不是一个气象学家。要回答这个问题,你需要了解一个预测。基本上,气象学家运行计算机模拟预测天气系统如何演变从当前测量。事实上,数据同化技术(http://en.wikipedia.org/wiki/Data_assimilation)是常用的,这样的预测模型不仅取决于当前的观测,但也对天气系统的历史。随着新数据进来,进化模型调整对这些值——但不是被迫完全匹配,会破坏历史信息。因此,任何一个模型是不完全准确。不过,如果我们同时运行很多模型,包括随机变化反映了天气系统的混沌性质(测量误差),我们得到一个叫做“集合预报”。这就是雨来自30%的几率:30%的模拟预测雨在你的区域,而其他人认为它将保持干燥。/最小/最大平均温度等也可以很容易地从集合中提取。因此,预测的准确性可以以不同的方式被认为是。 It is certainly possible to compare the predictions of one ensemble member to observations: this is an integral part of the data assimilation process. However, it is not necessarily a problem if a member performs poorly on one particular occasion. Different types of measurements may be weighted differently during the comparison (so matching rainfall might be deemed 'more important' than matching temperature; this may vary depending on the type of forecast/its intended use). More generally, you have to look at the long-term statistics of the errors in the forecast. So, if you look at several months of data, did it rain on around a third of the days when you predicted a 30% chance of rain? On average, are your temperature predictions reasonably accurate? Making this assessment on a day-by-day basis is unlikely to be in keeping with the statistical basis of modern weather forecasting.

编辑总结

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\ begingroup美元好的信息,显然在“错误”的一天就不会结束的职业(特别是新英格兰)。但是,如果被正确的“平均”是我们的目标,那么为什么不总是预测历史平均水平的条件吗?是一个预测,明显不同于历史平均水平时得到更多的信贷是接近现实? \ endgroup美元
- - - - - -丹尼尔Griscom
2014年5月28日22:50
2

\ begingroup美元我将添加更多的生产比反哺模型预测输出。模型输出和观察是一个起点,了解当地的天气模式和动态的预测者自己的解释。 \ endgroup美元
- - - - - -凯西
2014年5月29日和
\ begingroup美元 @daniel我不知道我能说什么具体的天气预报的问题,所以我不会编辑我的答案。但一般与统计方法,一个看着先验概率分布之间的差异(我们之前知道的我们的分析开始,这里可能历史测量的范围对于一个给定的位置在一个特定的季节)和后验概率分布(从我们的分析中获得)。后应该比之前更窄。这可以通过各种措施量化“信息增益”。 \ endgroup美元
- - - - - -狂热的
2014年5月29日11点

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