La valeur du
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modèle de production de statistiques (MOS) approche à l''amélioration de 610 jours de la semaine 2 et
prévisions probabilistes de la température de surface et des précipitations est démontré. Rétrospective de 2 semaines
ensemble Èreforecasts ¡¡É
ont été calculées en utilisant une version du NCEP moyenne portée avec la physique Forecast modèle opérationnel durant l''année 1998. Une réanalyse NCEPNCAR condition initiale et les modes d''élevage ont été utilisés pour initialiser l''ensemble de 15 membres. Prévisions probabilistes de précipitations et les températures ont été générés par une régression logistique technique avec l''ensemble moyen (précipitations) ou ensemble anomalie moyenne (température) comme le seul facteur prédictif. Les prévisions ont été calculées et évaluées au cours de 23 saisons hivernales de 1979 à 2001.
Évaluées au cours des 23 hivers, MOS-fondé de ces prévisions probabilistes sont habiles et très fiable. Si l''on compare les prévisions NCEP contre opérationnelle pour un sous-ensemble de 100 jours à compter de l''20012002 hivers, le MOS-fondé des prévisions sont comparativement beaucoup plus habile et fiable. Par exemple, le MOS à base de la semaine 2 les prévisions étaient plus habiles que opérationnelles 610 jours de prévisions. La plupart des avantages de l''approche MOS pourrait être atteint avec 10 ans de formation données, et depuis échantillon séquentiel jours prévu en corrélation les données de formation, les frais de reforecasts pourrait également être réduite par le saut jours entre les prévisions des échantillons.
MOS approches auront encore besoin d''une grande rétrospective des prévisions données en vue de réaliser l''intégralité de leur prestation. Ce modèle de prévision doit rester inchangé jusqu''à reforecasts ont été calculées pour la prochaine version de modèle, une peine qui va ralentir la mise en oeuvre du modèle de mises à jour. Etant donné les améliorations substantielles constatées ici, on fait valoir que reforecast-fondé MOS techniques devraient devenir une partie intégrante de la gamme moyenne des prévisions, malgré ce coût. Techniques de l''informatique reforecasts tout en minimisant l''impact opérationnel de prévision météorologique et des modèles de développement des installations sont examinées
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