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\ begingroup美元

我有时对公开的降水预报感到沮丧,比如英国气象局(Met Office)或谷歌提供的降水预报。如果我对这些预测的理解正确的话,它们告诉我:

  • 预期雨量(例如5毫升雨量)
  • 下雨的可能性(例如,下雨的可能性为50%)

这通常是一个足够的数据水平,但有时看到更细微的统计预测会很有用,这可以让我知道一些事情,比如:

  • 预期降雨量的95%置信区间
  • 雨量的概率密度
  • 在给定置信区间内的最大/最小可能容量

英国有这样的降雨数据吗?

\ endgroup美元
2
  • \ begingroup美元 两个问题:数据来源重要吗?数据的形式重要吗?我想我有一个答案,但这是一个相当原始的解决方案,没有太多的人为解释(不一定是英国独有的),这将需要一些编程,可能不是你所期望的形式。 \ endgroup美元
    - - - - - -BarocliniCplusplus
    2021年5月21日21:38
  • \ begingroup美元 来源和形式并不重要——我对任何存在的东西都感兴趣。我有一点编程/API的悟性,所以不想缩小范围 \ endgroup美元
    - - - - - -船长的帽子
    2021年5月21日21:49

1回答1

3.
\ begingroup美元

你可以使用集成数据。对于英国,你可以使用ECMWF集成预报系统数据全球环境基金来自美国国家气象局。两者都是全球模式,因此可以扩展到各自的中心之外。

这些集合可以用作概率密度函数的样本。通常(非双关语),对于这些类型的集成,pdf可以假设为每个集成滤波器采用高斯分布的形式。显然,这是有问题的,因为它意味着有负降水的可能性,这是不现实的。但是,如果您想要更聪明,您可能可以为数据设置一个内核。或者你可以选择自己的分布。最广泛使用的分布是伽马分布,虽然皮尔逊分布也表现得很好也许使用Kolmogorov-Smirnov检验可以帮助您确定哪种分布是最好的。

\ endgroup美元

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