جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه
تکرار جستجوی کلیدواژه multivariate post-processing در نشریات گروه علوم پایه
multivariate post-processing
در نشریات گروه فیزیک
تکرار جستجوی کلیدواژه multivariate post-processing در مقالات مجلات علمی
-
پیش بینی های همادی اغلب دارای اریبی و خطاهای پراکندگی هستند و بنابراین باید از نظر آماری پس پردازش شوند. با این حال، رویکردهای پس پردازش همادی تک متغیره مانند EMOS و BMA برای یک کمیت، در یک مکان واحد و فقط برای یک افق پیش بینی معین اعمال می شوند و در نتیجه ساختارهای وابستگی مکانی، زمان و بین متغیری را در نظر نمی گیرند. برای لحاظ کردن این وابستگی ها، روش های پس پردازش همادی چند متغیره مانند روش جفت سازی کاپیولای همادی (ECC) پیشنهاد شده اند. روش ECC، شامل دو مرحله است؛ در مرحله اول پس پردازش همادی تک متغیره در همه ابعاد به صورت مستقل انجام می شود و در مرحله دوم، وابستگی های چندمتغیره با مرتب کردن مقادیر نمونه های تک متغیره با توجه به ساختار ترتیب رتبه بندی یک الگوی وابستگی بازیابی می شود. در مقاله حاضر، عملکرد روش ECC با روش EMOS مقایسه شده است. برای این منظور، از سامانه همادی 51 عضوی ECMWF در بازه زمانی 1 ژانویه 2018 تا 31 دسامبر 2023 برای لحاظ کردن وابستگی مکانی پیش بینی دمای 48 ساعته دمای دو متری در دو ایستگاه مهرآباد و کرج استفاده شده است. نتایج نشان دادند که هر دو روش پس پردازش، پیش بینی خام را تا 81% بهبود دادند اما با اعمال روش ECC، علاوه بر این که اریبی پیش بینی همادی خام از بین رفت، بلکه ساختار وابستگی بین اعضای همادی نیز حفظ شد. در حالی که در روش EMOS، فقط اریبی ها از بین رفتند بدون این که وابستگی بین اعضای همادی در نظر گرفته شود.کلید واژگان: پس پردازش چند متغیره، پیش بینی همادی، کاپیولاIn many cases, ensemble weather forecasts produced by numerical weather prediction (NWP) models exhibit systematic bias and under-dispersion. Over the past two decades, various ensemble post-processing approaches have been developed to address this issue. These approaches include classical methods such as ensemble model output statistics (EMOS), Bayesian model averaging (BMA), and advanced machine learning-based approaches.In most ensemble post-processing approaches, it is implicitly assumed that there is statistical independence between different forecast margins, such as lead time, location, and meteorological variables. However, this assumption is not valid for realistic forecast application scenarios. End users may be interested in scenarios such as total hydrological basin precipitation, temporal evolution of precipitation, or the interaction of precipitation and temperature, especially when temperatures are close to zero degrees Celsius. Important examples include hydrological applications, air traffic management, and energy forecasting. Such dependencies exist in raw ensemble forecasts, but these dependencies are ignored if standard univariate post-processing methods are applied separately to each margin.In recent years, various multivariate post-processing methods have been proposed. These methods can be categorized into two approaches. The goal of the first approach is to directly model the joint distribution by fitting a specific multivariate probability distribution. This approach is mainly used in low-dimensional problems or when a specific structure is chosen for the application at hand. For example, multivariate models for temperature across space, for wind vectors, and joint models for temperature and wind speed.The second approach is a two-step approach. In the first step, univariate post-processing methods are applied independently to all dimensions, and samples are generated from the resulting probability distributions. In the second step, the multivariate dependencies are recovered by reordering the univariate sample values according to the ranking order structure of a specific multivariate dependence pattern. Mathematically, this is equivalent to using a copula (parametric or nonparametric). Examples include ensemble copula coupling (ECC), Schaake Shuffle, and the Gaussian copula approach.This paper presents multivariate ensemble post-processing of temperature, two meter above ground using the ECC approach. The EMOS method is used for univariate post-processing. The performance of the raw ensemble, EMOS post-processed ensemble, and ECC systems is evaluated using energy score (ES) and variogram score (VS). The ECMWF 51-member ensemble system is used as raw data for the period from January 1, 2018 to December 31, 2023.The results showed that in addition to eliminating the bias of the raw ensemble forecast, the ECC method also preserved the dependence structure between the ensemble members. In contrast, the EMOS method only eliminated the biases without considering the dependence between the ensemble members. Because of its ability to preserve the dependence structure, the ECC method was able to achieve significantly better results than the EMOS method on a variety of metrics, including energy scores and variogram score. This suggests that the ECC method is a valuable tool for ensemble post-processing, and that it should be considered for a wide range of applications.Keywords: Copula, Ensemble Prediction, Multivariate Post-Processing
نکته
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.