Statistiche di output del modello - Model output statistics

Model Output Statistics ( MOS ) è una tecnica di regressione lineare multipla in cui le previsioni , spesso quantità vicine alla superficie, come la temperatura dell'aria a due metri sopra il livello del suolo , la visibilità orizzontale e la direzione del vento , la velocità e le raffiche , sono correlate statisticamente a uno o più predittori. I predittori sono in genere previsioni da un modello di previsione meteorologica numerica (NWP), dati climatici e, se applicabile, osservazioni di superficie recenti. Pertanto, l'output dei modelli NWP può essere trasformato dalla tecnica MOS in parametri meteorologici sensibili che sono familiari alla "persona per strada".

Sfondo

L'output direttamente dagli strati più bassi del modello NWP generalmente non viene utilizzato dai previsori perché i processi fisici effettivi che si verificano all'interno dello strato limite della Terra sono approssimati grossolanamente nel modello (cioè parametrizzazioni fisiche ) insieme alla sua risoluzione orizzontale relativamente grossolana. A causa di questa mancanza di fedeltà e del suo stato iniziale imperfetto, le previsioni di quantità prossime alla superficie ottenute direttamente dal modello sono soggette a errori sistematici (bias) e casuali del modello, che tendono a crescere nel tempo.

Nello sviluppo delle equazioni MOS, le osservazioni passate e i campi di previsione del modello NWP archiviati vengono utilizzati con una regressione di screening per determinare i "migliori" predittori e i loro coefficienti per un particolare periodo di previsione e previsione. Utilizzando l'output di previsione del modello archiviato insieme alla verifica delle osservazioni di superficie, le equazioni risultanti tengono implicitamente conto degli effetti e dei processi fisici che il modello numerico di previsione del tempo sottostante non può risolvere esplicitamente, risultando in previsioni molto migliori di quantità meteorologiche sensibili. Oltre a correggere errori sistematici, il MOS può produrre probabilità affidabili di eventi meteorologici da un'unica esecuzione del modello. Al contrario, nonostante l'enorme quantità di risorse di calcolo dedicate alla loro generazione, la frequenza relativa degli eventi delle previsioni del modello di insieme, spesso utilizzata come proxy per la probabilità, non mostra un'affidabilità utile. Pertanto, l'output del modello NWP di insieme richiede anche un'ulteriore post-elaborazione per ottenere previsioni probabilistiche affidabili, utilizzando la regressione gaussiana non omogenea o altri metodi.

Storia

stati Uniti

Il MOS è stato concepito e la pianificazione per il suo utilizzo è iniziata all'interno del Technical Development Laboratory (TDL) del National Weather Service (NWS) degli Stati Uniti nel 1965 e le previsioni sono state emesse per la prima volta nel 1968. Da allora, TDL, ora Meteorological Development Laboratory (MDL) , ha continuato a creare, perfezionare e aggiornare i set di equazioni MOS man mano che ulteriori modelli NWP venivano sviluppati e resi operativi presso il Centro meteorologico nazionale (NMC) e quindi il Centro di modellizzazione ambientale o EMC.

Data la sua storia pluridecennale all'interno del NWS statunitense e il suo continuo miglioramento e competenza superiore rispetto all'output diretto del modello NWP, la guida MOS è ancora uno degli strumenti di previsione più preziosi utilizzati dai previsori all'interno dell'agenzia.

Linee guida per le previsioni americane

Ci sono otto serie di linee guida MOS disponibili da MDL, operative e sperimentali, che coprono l'arco di tempo dall'ora successiva a dieci giorni per gli Stati Uniti e la maggior parte dei suoi territori.

Nested Grid Model MOS è stato interrotto nel 2009.

Inizialmente, la guida MOS è stata sviluppata per gli aeroporti e altri luoghi fissi in cui venivano regolarmente emessi METAR (o rapporti simili). Pertanto, la guida MOS era e continua ad essere fornita in formato "bollettino" alfanumerico per queste località. Ecco un esempio di previsione MOS a corto raggio per l'aeroporto Clinton-Sherman, Oklahoma (KCSM) basata sull'output del modello Global Forecast System di EMC .

DT /AUG   6/AUG   7                /AUG   8                /AUG   9 
HR   18 21 00 03 06 09 12 15 18 21 00 03 06 09 12 15 18 21 00 06 12 
N/X                    71         101          74         104    72 
TMP  90 96 94 84 78 74 72 84 95100 98 87 82 78 75 88 98102 99 80 73 
DPT  65 62 62 63 63 63 64 65 63 60 60 62 63 63 64 65 63 60 61 63 63 
CLD  CL FW CL CL BK BK CL CL CL CL CL CL FW CL CL CL CL CL CL OV FW 
WDR  21 20 19 16 16 18 19 22 32 07 11 12 16 18 19 22 22 20 20 19 21 
WSP  14 15 13 11 13 10 10 08 06 06 10 08 10 10 10 14 12 15 15 08 07 
P06         2     9     6     1     2     4     2     4     2  6  5 
P12                    14           5           4          10    12 
Q06         0     0     0     0     0     0     0     0     0  0  0 
Q12                     0           0           0           0     0 
T06     29/27 38/21 22/ 6  8/ 2 26/14 24/ 8 16/ 5 12/ 4 27/18 20/ 7 
T12           58/31       24/ 6       39/16       29/ 6    44/25    
CIG   8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8 
VIS   7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7 
OBV   N  N  N  N  N  N  N  N  N  N  N  N  N  N  N  N  N  N  N  N  N 

Il bollettino GFS MOS a corto raggio è descritto qui .

Con la disponibilità di mesoneti meteorologici privati e di proprietà del governo , nuove tecniche di analisi e interpolazione oggettive, la guida GFS MOS a griglia è diventata disponibile nel 2006.

Vantaggi e svantaggi

Il vantaggio della guida previsionale MOS sviluppata negli Stati Uniti ha consentito

• la rimozione del bias del modello NWP,
• previsione di elementi meteorologici non previsti dal modello NWP, ad es. visibilità della superficie, altezze del soffitto delle nuvole ,
• probabilità affidabili di eventi binari, ad esempio probabilità di precipitazioni e temporali (forti) ,
• probabilità affidabili di eventi categoriali, ad es. probabilità di cieli sereni , sparsi, rotti o coperti .

Questi punti, sebbene fortemente desiderati dai meteorologi, hanno un prezzo. Fin dai suoi inizi, lo sviluppo di equazioni MOS robuste per un particolare modello NWP ha richiesto almeno due anni di risultati e osservazioni del modello archiviato, durante i quali il modello NWP dovrebbe rimanere invariato, o quasi. Questo requisito è necessario per catturare completamente le caratteristiche di errore del modello in un'ampia varietà di regimi di flusso meteorologici per una particolare posizione o regione. Eventi meteorologici estremi come insolite ondate di freddo o caldo, forti piogge e nevicate, forti venti, ecc., sono importanti nello sviluppo di equazioni MOS robuste. Un lungo archivio di modelli ha le migliori possibilità di catturare tali eventi.

Dagli anni '70 e fino agli anni '80, questo requisito non fu molto gravoso poiché gli scienziati EMC (allora NMC), essendo all'epoca relativamente vincolati dalle risorse computazionali, potevano apportare solo miglioramenti incrementali relativamente minori ai loro modelli NWP. Tuttavia, dagli anni '90, i modelli NWP sono stati aggiornati più frequentemente, spesso con cambiamenti significativi nella fisica e nelle risoluzioni della griglia orizzontale e verticale. Poiché MOS corregge i bias sistematici del modello NWP su cui si basa, qualsiasi modifica alle caratteristiche di errore del modello NWP influisce sulla guida MOS, di solito in modo negativo. Questo è stato un fattore nell'interruzione del MOS per i singoli membri dell'ensemble del GFS nell'aprile 2019; quel prodotto non era stato aggiornato dal 2009 e NOAA ha deciso di cessare di offrire il prodotto invece di aggiornarlo.

Nel caso di un aggiornamento importante a un modello NWP, EMC eseguirà la versione più recente del modello in parallelo con quella operativa per molti mesi per consentire il confronto diretto delle prestazioni del modello. Oltre alle esecuzioni parallele in tempo reale, EMC esegue anche il modello più recente per esaminare gli eventi e le stagioni passati, ovvero le previsioni retrospettive.

Tutte queste esecuzioni dal modello aggiornato consentono al National Weather Service, Weather Prediction Center (WPC), National Hurricane Center (NHC) e Storm Prediction Center (SPC) di valutare le sue prestazioni prima della decisione di accettarlo o rifiutarlo per uso operativo. Gli scienziati MDL hanno approfittato di queste esecuzioni per valutare e riformulare le equazioni MOS secondo necessità per evitare il deterioramento della qualità della guida.

Altri centri meteorologici

Il Royal Netherlands Meteorological Institute ha sviluppato un sistema MOS per prevedere le probabilità di (forti) temporali nei Paesi Bassi.

Gli scienziati del Meteorological Service of Canada hanno sviluppato un sistema di post-elaborazione chiamato Updateable MOS (UMOS) che incorpora rapidamente le modifiche al loro modello NWP regionale senza la necessità di un lungo archivio di modelli. Il sistema canadese UMOS genera una previsione a 2 giorni di temperature, velocità e direzione del vento e probabilità di precipitazioni (POP). Le previsioni di temperatura e vento UMOS sono fornite a intervalli di 3 ore e POP a intervalli di 6 ore.

Gli scienziati della Kongju National University hanno anche implementato un sistema UMOS per creare previsioni delle temperature dell'aria sulla Corea del Sud. Non è chiaro se sia utilizzato operativamente presso l' Amministrazione meteorologica coreana .

Appunti

Riferimenti

Ulteriori letture

• Wilks, Daniel S. (2006). Metodi statistici nelle scienze dell'atmosfera (Seconda ed.). stampa accademica. P. 627. ISBN 0-12-751966-1.