az elŐrejelzÉsek bevÁlÁsa, szinoptikus -klimatolÓgiai ... · időben: évek, évszakok,...
TRANSCRIPT
AZ ELŐREJELZÉSEK BEVÁLÁSA, AZ ELŐREJELZÉSEK BEVÁLÁSA, SZINOPTIKUSSZINOPTIKUS--KLIMATOLÓGIAI KLIMATOLÓGIAI
VIZSGÁLATOKVIZSGÁLATOK
Hirsch Tamás
Előrejelzési és Éghajlati Főosztály, Időjárás Előrejelző Osztály
Országos Meteorológiai Szolgálat
34. Meteorológiai Tudományos Napok 2008. november 20-21.
� Előrejelzések beválása – Szinoptikus-klimatológia
� Verifikáció haszna, jelentősége
� Verifikáció fajtái, eszközei
� IEO operatív verifikációs rendszere
� Egyéb verifikációs tevékenység az OMSZ-ban
� Szinoptikus-klimatológia: múlt és jelen
� Összefoglalás
Az előadás vázlata
Előrejelzések beválásának meghatározása
� Időjárás előrejelzés (nyers numerikus modell output, utófeldolgozott modell
output ill. szinoptikus előrejelzése) minőségének ellenőrzése ⇒⇒⇒⇒ verifikáció
� Verifikáció: Előrejelzett ⇔⇔⇔⇔ Tényleges (???) megfigyelések, mérések
pontossága, reprezentativitás…
Előrejelzések beválása – Szinoptikus klimatológia
Szinoptikus-klimatológia
� Szinoptikus skálájú folyamatok hosszabb időszakra vonatkozó, jelentős számú esetet feldolgozó elemzése
� A szerzett ismereteket a közvetlen modell outputokkal kombinálvajelentős mértékben javítható a modellek által nehezebben prognosztizált időjárási helyzetek előrejelzése (extrém helyzetek, parametrizációs hibák, stb.)
Rövid és középtávú időjárás előrejelzések beválásának növelése
� Előrejelzések gyakorlati felhasználhatóságának meghatározása
átlagos beválás mértéke, jó-rossz beválások gyakorisága, előrejelezhetőségjelenlegi határai, stb.
⇒ Milyen célra milyen előrejelzések készíthetők különböző időtávokra ?
Verifikáció haszna, jelentősége
� Előrejelzési módszerek fejlesztési irányának kijelölése
alacsony beválású időjárási helyzetek, problémás meteorológiai folyamatok felderítésével
analízishoriz. & vertik. felbontás fizikai parametrizációk
Numerikus modellek
Kalman-filterMOSPerfekt Prog.
Utófeldolgozás
Numer. előrej. interpretációjaÚj előrejelzési produktumokSzinop-klimat vizsgálatok
Szinoptikus módszerek
FEJLESZTÉS
Verifikáció haszna, jelentősége
� A verifikációs eredmények rendszeres, azonnali felhasználása
⇒ Azonnali visszacsatolás az operatív előrejelzők számára
⇒ Aktuális teljesítmény és esetleges modell problémák (elmúlt napokra jellemző)
⇒ Hozzájárul az operatív előrejelzői munka állandó javításához
� Korábbi fejlesztések hatásának kimutatása
⇒ alacsony beválású helyzetek előrejelzése javult-e
⇒ trendek meghatározása és követése
⇒ esetleges újabb problémák felderítése
Verifikáció fajtái, módszerei
� Előrejelzés típusa
közvetlen/utófeldolgozott numerikus modell output ⇔⇔⇔⇔ szinoptikus előrejelzése
magaslégköri mezők (pl. AT500, T500)⇔⇔⇔⇔ felszíni paraméterek (pl. T2m, szél10m)
� Tényleges érték („a légkör valósnak tekintett állapota”)
synop mérések, megfigyelések, sűrű állomáshálózat (pl. csapadékmérő)
radar- és műholdas mérések, modell analízis
� Előrejelzési időtáv
ultrarövidtáv, rövidtáv, középtáv, havi és szezonális előrejelzések
� Térskála
pontbeli ⇔⇔⇔⇔ területi (rácsdoboz, országrész, vízgyűjtő stb.)
modellek: mérések felskálázása rácsdoboz szintre ⇒⇒⇒⇒ reprezentativitás
� Objektív ⇔⇔⇔⇔ Szubjektív verifikációObjektív: pontos matematikai módszerekkel meghatározott mérőszámok
Szubjektív: „szemmel” történik, jelentősen pontatlanabb, de:
sokkal összetettebb lehet (több szempont együttes figyelembe vételével)
bizonyos esetekben kiszűrheti az objektív verifikáció hibáit is!
Verifikáció fajtái, módszerei
� Verifikálandó adatbázis felbontása (jellegzetes eltérések felderítésére)
Időben: évek, évszakok, hónapok, hetek, stb.
Térben: területek, országrészek, vízgyűjtők
Időlépcső szerinti felbontás
� Referenciához hasonlítás (előrejelzés mennyivel jobb ennél)
klíma (modell klíma), perzisztencia (előző időszak), véletlen előrejelzés
gazdasági haszon meghatározása
Objektív verifikáció
� Folytonos változók (pl. T, szélsebesség, csap.összeg)
ME – átlagos hiba SSME
MAE – átlagos abszolút hiba SSMEA
MSE – átlagos négyzetes hiba SSMSE
RMSE – átlagos négyzetes hiba négyzetgyöke SSRMSE
+ referencia = skill score
� Kategórikus események(pl. fagy / köd / viharos szél lesz ⇔⇔⇔⇔ nem lesz, csapadékkategóriák, stb.)
2 kategória: 2 x 2-es kontingencia táblázat előrejelzett – megfigyelt pároktöbb kategória: n x n-es kontingencia táblázat kategóriánként (II,IN,NI,NN)
FBI – Frequency Bias Index TS – Threat Score
PC – Proportion correct ETS – Equitable Threat Score
POD – Prob. of Detection TSS – True Skill Statistics
FAR – False Alarm Ratio ORSS – Odds Ratio Skill Score
+ …
Objektív verifikáció
FONTOS!!!
Az egyes verifikációs mérőszámok az előrejelzés beválását csak egy adott szemszögből jellemzik, így önmagában egyik sem elegendő.
Pontos következtetések levonásához minél több objektív mutató kiszámítására és együttes kiértékelésére van szükség.
� Valószínűségi előrejelzések(szubjektív vagy statisztikai utófeldolgozáson alapuló vagy dinamikus (EPS) )
Reliability diagram megfigyelt relatív gyakoriság(megbízhatósági diagram) ⇔⇔⇔⇔ előrejelzett valószínűség
BS – Brier Score (~MSE) ROC – Relative Operating Characterics
BSS – Brier Skill Score ROCA – ROC görbe alatti területi
RPS – Ranked Prob. Score ROC_SS – ROC skill score
Objektív ⇔⇔⇔⇔ Szubjektív verifikáció
Tényleges
Előrejelzés I Előrejelzés II
Hiba I Hiba II
––+
MAE
3,5 mm > 2,1 mm
RMSE
7,2 mm > 5,2 mm
„Dupla büntetés”
Jobb előrejelzés
IEO operatív verifikációs rendszere
TTAASSZZÁÁRR SSZZEEGGEEDD
DDEEBBRREECCEENN BBUUDDAAPPEESSTT
PPÁÁPPAA
MMIISSKKOOLLCC
11
22 33
44 55
66
NNAAGGYYKKAANNIIZZSSAA PPAAKKSS
KKEECCSSKKEEMMÉÉTT
BBÉÉKKÉÉSSCCSSAABBAA
BBAAJJAA
PPÉÉCCSS
ZZ..EEGGEERRSSZZEEGG
MMMMÓÓVVÁÁRR
GGYYŐŐRR
ZZÁÁHHOONNYY
NNYYIIRREEGGYYHHÁÁZZAA
SSZZOOLLNNOOKK
PPOORROOSSZZLLÓÓ
AAGGÁÁRRDD
JJÓÓSSVVAAFFŐŐ
SSZZÉÉCCSSÉÉNNYY
EEGGEERR
SSZZEENNTTGGOOTTTTHHÁÁRRDD
SSOOPPRROONN
SSZZOOMMBBAATTHHEELLYY VVEESSZZPPRRÉÉMM
TTAATTAA
SSÁÁRRMMEELLLLÉÉKK
SSIIÓÓFFOOKK
KKÉÉKKEESSTTEETTŐŐ
•Kódszerű előrejelzések 6 körzetre
• 8 időszakra:
1.éjszaka, 1.nappal, 2 – 7. nap
• 3 forrásból:
Szinoptikus (manuális)
ALADIN (automatikus)
ECMWF (automatikus)
Objektív verifikációs rendszerÖsszehasonlítható
prognózisok
IEO operatív verifikációs rendszere
Példa kódolt előrejelzésre (2005.02.07.)
OOKI HHNN BBJJ CCVW SSSS AALL YYXX
1210 0207 0/// //// 09// 0206 62//
1220 0207 0//1 //// 05// 0207 65//
1230 0207 0//3 //// 09// 0208 67//
1240 0207 03/3 //// 09// 0207 65//
1250 0207 3//3 3/1/ 09// 0206 63//
1260 0207 3//1 //// 14// 0208 62//
1211 0207 0//1 //// 09// 0206 //00
1221 0207 3/11 //// 99// 0105 //51
1231 0207 3/32 //// 99// 0105 //53
1241 0207 3/32 3/1/ 09// 0206 //55
1251 0207 3/32 //// 14// 0308 //53
1261 0207 0//1 //// 14// 0409 //51
1212 0207 2//3 //// 99// 0106 6151
1222 0207 2//3 //// 99// 0106 6351
1232 0207 3/13 //// 99// 0106 6654
1242 0207 3/13 //// 99// 0106 6554
1252 0207 3/13 //// 99// 0106 6453
1262 0207 2//3 //// 99// 0106 6352
1.éjszaka
2.nap
1.nappal
Előrejelzett elemek
� Borultság (kategóriák)
� Jelenidő (csapadékon kívüli időkép)
� Csapadékfajta
� Csapadékmennyiség (kategóriák)
� Csapadékvalószínűség (5/20 mm)
� Szélirány
� Átlagszél
� Széllökés
� Minimum hőmérséklet
� Maximum hőmérséklet
IEO operatív verifikációs rendszere
Objektív verifikáció
• Tényleges adatok előállítása 6 körzetre (körzetátlagok a verifikált időszakokra)
• Szinop állomások
• Előrejelzett – mért/megfigyelt értékpárokösszehasonlítása, statisztikai mérőszámok
TTAASSZZÁÁRR SSZZEEGGEEDD
DDEEBBRREECCEENN BBUUDDAAPPEESSTT
PPÁÁPPAA
MMIISSKKOOLLCC
11
22 33
44 55
66
NNAAGGYYKKAANNIIZZSSAA PPAAKKSS
KKEECCSSKKEEMMÉÉTT
BBÉÉKKÉÉSSCCSSAABBAA
BBAAJJAA
PPÉÉCCSS
ZZ..EEGGEERRSSZZEEGG
MMMMÓÓVVÁÁRR
GGYYŐŐRR
ZZÁÁHHOONNYY
NNYYIIRREEGGYYHHÁÁZZAA
SSZZOOLLNNOOKK
PPOORROOSSZZLLÓÓ
AAGGÁÁRRDD
JJÓÓSSVVAAFFŐŐ
SSZZÉÉCCSSÉÉNNYY
EEGGEERR
SSZZEENNTTGGOOTTTTHHÁÁRRDD
SSOOPPRROONN
SSZZOOMMBBAATTHHEELLYY VVEESSZZPPRRÉÉMM
TTAATTAA
SSÁÁRRMMEELLLLÉÉKK
SSIIÓÓFFOOKK
KKÉÉKKEESSTTEETTŐŐ
Verifikált elemek
Minimum / maximum hőmérséklet
Csapadékmennyiség / egzisztencia / valószínűség
Felhőzetmennyiség
Átlagszél / széllökés
Statisztikai mérőszámok
ME – átlagos hiba
MAE – átlagos abszolút hiba
RMSE – átlagos négyzetes hiba négyzetgyöke
PC – pontos előrejelzések aránya
BIAS, POD, FAR, TS, BS, BSS, hibaeloszlások, …
IEO operatív verifikációs rendszere
Komplex mérőszám – prognózisok összteljesítménye
0 %100 %-Komplex mérőszám
6 okta0 oktaRMSEFelhőzet
10 m/s0 m/sRMSESzéllökés
6 m/s0 m/sRMSEÁtlagszél
1.6 kateg.0 kateg.MAECsapadék mennyiség
0%100%PCCsapadék egzisztencia
8 °C0 °CRMSEMin/Max hőmérséklet
0%100%Mérőszám
Súlyozás
Hőmérséklet 25+25%
Csapadék 22,5%
Szél 10%
Felhőzet 17,5%
10
46
17,5
12,5
2525
0
5
10
15
20
25
Tmin Tmax CsapEgz CsapMenny Átlagszél Széllökés Felhőzet
%
IEO operatív verifikációs rendszere - eredmények
Komplex mérőszám 2008. 01.01 - 10.31.
60
65
70
75
80
85
1.éjszaka 1.nap 2.nap 3.nap 4.nap 5.nap 6.nap
%
Szinoptikus ECMWF ALADIN
Szinoptikus javított minden időlépcsőben
(egyéb modellek, ECMWF ensemble és szinoptikus-klimatológiai ismeretek)
Felhőzet (MAE) - 2008
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
1.éj 1.nap 2.nap 3.nap 4.nap 5.nap 6.nap
okta
Sz EC AL
Maximum hőmérséklet (MAE) - 2008
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
1.nap 2.nap 3.nap 4.nap 5.nap 6.nap
°C
Sz EC AL
Minimum hőmérséklet (MAE) - 2008
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
1.nap 2.nap 3.nap 4.nap 5.nap 6.nap
°C
Sz EC AL
Maximális széllökés (MAE) - 2008
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
1.éj 1.nap 2.nap 3.nap 4.nap 5.nap 6.nap
m/s
Sz EC AL
IEO operatív verifikációs rendszere - eredmények
Csapadék egzisztencia (PC) - 2008
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
1.éj 1.nap 2.nap 3.nap 4.nap 5.nap 6.nap
%
Sz EC AL
Szinoptikus:
Tmin, Tmax, összfelhőzet, maximális széllökés
Átlagos szélsebesség (MAE) - 2008
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1.éj 1.nap 2.nap 3.nap 4.nap 5.nap 6.nap
m/s
Sz EC AL
ALADIN: átlagos szélsebesség
IEO operatív verifikációs rendszere - trendek
62,50
65,00
67,50
70,00
72,50
75,00
77,50
80,00
82,50
85,00
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
%
Szinoptikus ECMWF ALADIN
6 havi mozgó átlag (Sz) 6 havi mozgó átlag (EC) 6 havi mozgó átlag (AL)
Komplex scorehavi értékek 1.nap
Tartós hófelszín Hidegpárna
IEO operatív verifikációs rendszere – szisztematikus hiba
Az 1.napra szóló minimum hőmérséklet előrejelzések átlagos hibája körzetenként az ALADIN, ECMWF és a Szinoptikus esetén (havi átlagok)
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
Hőmérsékleti h
iba (°C)
Tmin Tmin TminTmin
Tmax Tmax Tmax Tmax
Május JúliusJúnius Augusztus
2003
-3
-2,5
-2
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
Hőmérsékleti hiba (°C)
Június Július Augusztus
Tmax
Tmin
TmaxTmax
TminTmin
2004
Napi hőingásalábecslése
IEO operatív verifikációs rendszere - eredmények
Különbség a szinoptikus és a modellek között az 1. napra vonatkozó komplex mutató értékében 2007-ben
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
jan. febr. márc. ápr. máj. jún. júl. aug. szept. okt. nov. dec.
%
Szinoptikus - ECMWF
Szinoptikus - ALADIN
14 napos mozgó átlag (SZ - AL)14 napos mozgó átlag (SZ - EC)
Hidegpárna
nagy hasonlóság a 2004 decemberihez
(modell parametr. jelentős javítása ellenére)
ALADIN: szignifikánsan jobban teljesített az ECMWF-nél!!!
2008/2009 ?
Egyéb verifikációs tevékenység az OMSZ-ban
TAF táviratok összesített, illetve elemenkénti beválása - 2007
8485
8786
75 75
81
74
85
89
8183
82
87 87
8482
83
79
84
79
9291
85
91
85
90
96
9391
76
73
86
80
94
97
94
99
89
8079
7877
7473
78
71
8385
80
88
79
82
79
92
98
90
87
94
8789
85
77
58
85
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
január
febru
ár
március
április
május
június
július
augu
sztus
szep
tember
október
nov
ember
decem
ber
éves átlag
%
TAF beválás Irány Lökés Sebesség Látás
Repülésmeteorológia
A kiadott elsőfokú viharjelzések hibáinak értékelése 2007
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
túlbiztositott óvatos elhamarkodott elkésett elmulasztott
esetszám db.
nyugati m.
keleti m.
Velencei-tó
A kiadott másodfokú viharjelzések hibáinak értékelése 2007
0
5
10
15
20
25
túlbiztositott óvatos elhamarkodott elkésett elmulasztott
esetszám db.
nyugati m.
keleti m.
Velencei-tó
Balatoni viharjelzés
Egyéb verifikációs tevékenység az OMSZ-ban
Évszakos előrejelzések
Egyéb verifikációs tevékenység az OMSZ-ban
OVISYS
Numerikus Modellező és Éghajlat-dinamikai
osztály
Szinoptikus-klimatológia: múlt és jelen
� Kárpát-medence („hegyekkel körülzárt” terület)
Kiemelkedő jelentőségű a szinoptikus-klimatológiai vizsgálatok szerepe
Péczeli GyörgyA Kárpát-medencére vonatkozó makroszinoptikus helyzetek
Bodolainé Jakus EmmaA Duna és a Tisza vízgyűjtő területén árhullámot okozó időjárási helyzetek
Számos vizsgálat kiinduló pontját jelentik
� Jelen
Több rendelkezésre álló adat (hosszabb idősorok, reanalízis mezők)
Jobb technikai feltételek (könnyebb adatfeldolgozás)
Numerikus előrejelző modellek szinoptikus skálán igen jó beválást mutatnak
Lehetőség újabb, részletesebb vizsgálatokra, melyek eredményeinek felhasználásával jelentősen növelhető az előrejelzések beválása
Szinoptikus-klimatológia: múlt és jelen
Felszíni szélirány hidegpárnás esetekben
0.0
10.0
20.0
30.00
45
90
135
180
225
270
315
Lokális hőmérsékleti advekció feloszláskor
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
925 hPa 900 hPa 850 hPa 700 hPa 500 hPa
relatív gyakoriság (%)
-8.0 - -4.0 -4.0 - 0.0 > 0.0
Hidegpárnás helyzetek (Polgár Attila, 2003)
Budapesti nagy havazások (Babolcsai György, 2004)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
-25 -20 -15 -10 -5 0
Minimum-hőmérséklet (°C)
Hóvastag
ság (cm
)
,
Extrém hideg helyzetetek és a hótakaró (Reisz András, 2005)
Ónos esős helyzetek (Gaál Áron, 2005)
400
800
1200
1600
2000
[0,1; 1] [1,1; 2] [2,1; 3] [3,1; 4] [4,1; 5]
Hőmérsékleti kategóriák [oC]
Mag
asság [m]
Téli, nagy csapadékos helyzetek (Hirsch Tamás, 2006)
Összefoglalás
� A verifikáció nélkülözhetetlen az előrejelzések fejlesztése szempontjából
� Minél több verifikációs mérőszám együttes kiértékelése szükséges
� Objektív verifikáció mellett szükség van szubjektív verifikációra is
� OMSZ Időjárás Előrejelzési Osztály operatív verifikációs rendszerének bemutatása és bepillantás az OMSZ egyéb verifikálási tevékenységébe
� Szinoptikus-klimatológiai vizsgálatok nem csak a múlt, hanem a jelen és a jövő eszköze is (eredmények beépítése az operatív előrejelzői munkába)
Köszönöm a figyelmet!