天气预报预测精度指标

Question

我想更好地理解以下声明从NOAA SciJink天气预报的可靠性:

七天的预测能够准确地预测天气大约80%的时间和为期五天的预测能够准确地预测天气大约90%的时间。然而,10-day-or longer-forecast只有大约一半的时间。

• 源https://scijinks.gov/forecast-reliability/: ~:文本= % 20短% 20回答% 3,对% 20约% 20 % 20 % 20次的一半。

在这种情况下度量/阈值是用来评估,”能够准确地预测天气吗”。

Answer 1

2023年7月1日的气候预报一些地区计算如下,根据该地区的气象记录,日期:

• 该日期的预测高平均高的那个地区的气象监测站,可能一些权重加权方案。
• 日期的预测低平均低的那个地区的气象监测站,又可能被一些权重加权方案。
• 降水的机会的产物的比例过去7月第一次记录,任何在该地区气象站测量大量的降水多个气象站的百分比,并观察沉淀在这些天。

问题就变成了如何熟练的预测是基于当前和最近的气候预报气象数据相比?如果它是一个抛硬币的两个将接近观察,不妨使用气候预报。这枚硬币扔边界目前约为一百一十天。抛硬币边界使用7天。在那之前,四、五天,在此之前,只有两或三天,就一天。在此之前,这是天气谚语,如“晚上天红,水手“喜悦”,这本身就是一个抛硬币。

更定性的方法是一种技巧得分。例如,假设有一天高温的气象预报在未来H_f美元预测(f)在气候预报H_r美元(供参考)。等到那一天流逝,注意实际的高温H_p美元。气象预报的技巧得分$ $ SS_H = \压裂{H_f - H_r} {H_p - H_r} $ $

有多个方案的技能分数为多个分数,多个指标,多个地区的总和。天气预报更熟练的在预测高和低的温度比预测降水的机会。我不确定组合方案是用于确定十天预测仍然是一个抛硬币相比气候预报。

引用:

墨菲,艾伦·H。,和Edward S. Epstein. "Skill scores and correlation coefficients in model verification." Monthly weather review 117.3 (1989): 572-582.

Wheatcroft,爱德华。“口译技巧分数形式的预测性能指标。”International Journal of Forecasting 35.2 (2019): 573-579.

Answer 2

它可以归结为数据,时间和计算机模拟。把一个置信水平上天气预报是不可能的30到40年由于缺乏数据和计算机模拟功能。

气象学家无法预测飓风/飓风/台风气象卫星的出现在1960年代。这些天气象学家对他们可用大量的当前数据,因为数据收集方法,如卫星、海洋浮标等。他们也受益于快速和可靠数据分发方法提供的互联网和全球天气观测数据库不断更新可用。

获得廉价的高功率的电脑运行各种计算机模型预测天气,使用所有的最新数据是关键。天气系统是动态的,他们可以很快改变。这就是时间是一个因素。预测未来几天天气是更可靠的比做了好几天。

无论多么良好的计算机模型是他们只能考虑太多,所以他们每个人都有自己的偏见和不准确的地方。这就是为什么大量的计算机模型预测天气运行;根据气象服务,通常至少有四个。

每个模型需要的最新数据和运行场景的压力系统可能是什么样子,额叶系统可能会随着时间的流逝。多模型相互同意的信心越高,关于天气预报的气象学家。