Wie kann ich Konfidenzintervalle um die prognostizierten Temperaturen für zukünftige Tage schätzen?

Weather.com gibt mir gerne Temperaturvorhersagen für die nächsten zehn Tage, aber keinen Hinweis darauf, wie zuverlässig diese Vorhersagen sind. Wenn ich also etwas für heute in einer Woche oder heute in vier Tagen planen möchte, weiß ich nicht wirklich, ob in den Prognosen viele Informationen enthalten sind. Meine persönliche, unwissenschaftliche (und sicherlich unzuverlässige) Erfahrung besagt, dass dies nicht der Fall ist, aber es gibt viele Schwankungen bei den vorhergesagten Temperaturen, selbst zwischen den Tagen 9 und 10, sodass die Wetterfrösche nicht einfach auf die langfristigen Durchschnittswerte für die Jahreszeit zurückgreifen .

Ich hoffe hier auf eine Faustregel (meine Frage unterscheidet sich also von dieser theorielastigen Diskussion von vor zwei Jahren). Es ist denkbar, dass etwas so Einfaches wie eine feste Intervallgröße für jede Anzahl von Tagen in der Zukunft funktionieren könnte, obwohl ich mir vorstellen könnte, dass es zum Beispiel den atmosphärischen Druck oder die Nähe des vorhergesagten Ortes zu Wasser gibt.

Antworten (1)

Sehen Sie sich Ensemble-Prognosen an. Obwohl sie nicht genau Konfidenzintervalle angeben, liefern sie die gleiche Art von Informationen, für die Sie ein Konfidenzintervall verwenden würden.

Das Wetter ist chaotisch. Ebenso die Modelle. Wenn sich die Anfangsbedingungen geringfügig ändern, ändert sich das Ergebnis dramatisch.

Daher werden Modelle typischerweise mehrere Male ausgeführt, beispielsweise zehn Durchläufe. Wo die Läufe zusammenfallen, ist die Vorhersage ziemlich sicher. Wo sie divergieren, ist die Prognose nicht. Unten ist ein Beispiel für Bukarest, Rumänien, ausgeführt am 28. Januar 2014:

Ensemble Prognose für Bukarest

Wie Sie sehen können, stimmen die 850 hPa-Temperatur in den ersten paar Tagen ziemlich gut überein, aber am Ende sind sie „all over the place“. Diese Art von Plot, der sich auch auf einer Landkarte befinden kann, wird auch als Spaghetti-Plot bezeichnet . Obwohl sie nicht schwer zu verstehen sind, konzentrieren sie sich in der Regel auf „Experten“-Variablen und lassen sich nicht direkt in Niederschlagsmengen oder Sonnenstunden übersetzen. Sie sind direkte Modellausgaben.

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für einen NCEP-Lauf für die USA und Umgebung . Bei 0 Stunden stimmen alle Modellläufe (glücklicherweise) ziemlich gut überein:

NCEP-Ensemble 0h

Nach 24 Stunden sieht das Bild immer noch gut aus:

NCEP-Ensemble 24h

Bei 240 Stunden ist es jedoch ziemlich viel Spaghetti. Das bedeutet, dass die Vorhersage, die weather.com Ihnen gibt, ziemlich nutzlos ist:

NCEP-Ensemble 240h

Über die NCEP-Website können Sie sich auch Animationen und Karten der Standardabweichungen ansehen. Es gibt verschiedene Quellen für solche Ensemble-Prognosen, und nicht alle sind kostenlos. Das obige Liniendiagramm stammt von der deutschen Website Wetterzentrale . ZMAW-Links zu Meteogrammen für europäische Städte . Die Karten stammen von NOAA ESRL PSD . Weather.gov verlinkt auch auf eine Reihe von Quellen . Wenn Sie im Internet nach Spaghetti-Diagramm oder Ensemble-Vorhersage suchen , finden Sie möglicherweise noch viel mehr.

Danke schön! Ist es in diesem Zusammenhang vernünftig anzunehmen, dass alle Variationen im Modell enthalten sind? Das heißt, könnte es sein, dass jeder Monte-Carlo-Pfad i an, sagen wir, zwei Tagen im Voraus eine Vorhersage f_i von f_i = T + X + e_i liefert, wobei T die wahre Temperatur ist (wenn Sie die Zukunft sehen könnten), e_i eine Eigenart ist Rauschterm, und X ist eine Fehlerquelle, die von allen Pfaden geteilt wird? Ich denke, was ich wirklich frage, ist, ist var (X) klein genug, um sicher ignoriert zu werden?
Ich bin mir nicht sicher, ich bin nicht wirklich ein Experte. Die Modelle sind ziemlich gut getestet, also denke ich das v A R ( X ) wäre klein genug, wenn wir den Anfangszustand nahezu perfekt kennen würden. Wenn es jedoch eine falsche Initialisierung der Modelle gibt – vielleicht ein Satellitenbild, das falsch kalibriert ist oder so – würde dies dazu führen, dass ein systematischer Fehler in jeden Lauf eingeht. Wie gesagt, ich bin nicht wirklich ein Experte, daher kann ich nicht sagen, wie oft das der Fall ist, aber ich habe mehr Expertenkollegen gehört, die von einer falschen Initialisierung sprechen , was normale Leute als Wettervorhersage bezeichnen würden, war völlig falsch .
Wie kann ich Konfidenzintervalle um die prognostizierten Temperaturen für zukünftige Tage schätzen?
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