Nowcasting und statistische Vorhersage

Für die nächsten Stunden ist der schnellste Weg zu einer guten Vorhersage oft nicht ein physikalisches Modell, sondern das extrapolierte Radarecho und Statistiken, die die Modellausgabe in lokales Wetter übersetzen.

Definition

Nowcasting und statistische Vorhersage sind Techniken, die kurzfristige und lokal kalibrierte Wettervorhersagen erstellen, indem sie aktuelle Beobachtungen extrapolieren und statistische Beziehungen auf numerische Modellausgaben anwenden, anstatt sich ausschließlich auf direkte physikalische Simulationen zu verlassen.

Scope

Dieses Thema behandelt sehr kurzfristige Vorhersagen und statistische Vorhersagemethoden, einschließlich der Extrapolation von Radar- und Satellitenbildern für das Nowcasting, Modell-Output-Statistiken und statistische Nachbearbeitung, die die Modellführung kalibrieren und lokalisieren, Analog- und Regressionstechniken sowie aufkommende maschinelle Lernansätze.

Core questions

• Wie werden Radar- und Satellitenbeobachtungen extrapoliert, um die nächsten Stunden vorherzusagen?
• Wie wandeln statistische Methoden rohe Modellausgaben in lokale Vorhersagen um?
• Wie werden Modellverzerrungen korrigiert und Vorhersagen anhand von Beobachtungen kalibriert?
• Welche Rolle spielen Analog-, Regressions- und maschinelle Lernmethoden?

Key theories

Nowcasting durch Extrapolation

Bei sehr kurzer Reichweite übertrifft das Verfolgen und Extrapolieren beobachteter Merkmale wie Radarechos und Satellitenwolkenmuster oft numerische Modelle, die Zeit benötigen, um konvektive Details zu entwickeln.

Statistische Nachbearbeitung

Modell-Output-Statistiken und verwandte Methoden setzen numerische Modellprädiktoren durch statistische Beziehungen mit dem beobachteten Wetter in Verbindung, korrigieren systematische Verzerrungen und erstellen kalibrierte, ortsspezifische Vorhersagen einschließlich Wahrscheinlichkeiten.

Mechanisms

Nowcasting identifiziert kohärente Merkmale in schnell aktualisierten Radar- und Satellitendaten und projiziert deren jüngste Bewegung und Entwicklung über Minuten bis zu einigen Stunden nach vorne, wobei manchmal frühe Modellausgaben mit zunehmender Vorlaufzeit einbezogen werden. Die statistische Vorhersage hingegen behandelt numerische Modellfelder als Prädiktoren und verwendet Regression, Analogien oder maschinelles Lernen, trainiert auf vergangenen Vorhersage-Beobachtungs-Paaren, um Verzerrungen zu korrigieren, auf spezifische Standorte zu verkleinern und kalibrierte deterministische und probabilistische Vorhersagen von Variablen zu erstellen, die das Modell nur grob darstellt.

Clinical relevance

Nowcasting liefert die schnellen Warnungen vor Gewittern, Starkregen und Sturzfluten, von denen Luftfahrt, öffentliche Sicherheit und Veranstaltungsmanagement abhängen, während die statistische Nachbearbeitung grobe Modellausgaben in zuverlässige, standortspezifische Vorhersagen umwandelt, die der Öffentlichkeit zugänglich gemacht und in automatisierten Entscheidungssystemen verwendet werden.

History

Die statistische Vorhersage entwickelte sich aus frühen Regressions- und Analogmethoden und wurde in den 1970er Jahren von Glahn und Lowry als Modell-Output-Statistiken formalisiert, wodurch sie zu einer Standardbrücke zwischen numerischen Modellen und lokalen Vorhersagen wurde. Nowcasting entwickelte sich mit Wetterradar und geostationären Satelliten weiter, und beide Bereiche werden nun durch maschinelle Lerntechniken, die auf großen Beobachtungs- und Modelldatensätzen trainiert sind, neu gestaltet.

Key figures

• Harry Glahn
• Daniel Wilks

Seminal works

• glahn1972
• wilks2011

Frequently asked questions

Was ist der Unterschied zwischen Nowcasting und Forecasting?

Nowcasting ist eine sehr kurzfristige Vorhersage, typischerweise für wenige Stunden, die hauptsächlich durch Extrapolation aktueller Radar- und Satellitenbeobachtungen erfolgt, während längerfristige Vorhersagen primär auf numerischen Modellen der atmosphärischen Physik basieren.

Warum werden Statistiken auf die Modellausgabe angewendet?

Numerische Modelle weisen systematische Verzerrungen auf und stellen lokale Bedingungen nur grob dar; statistische Methoden, die auf vergangenen Vorhersagen und Beobachtungen trainiert wurden, korrigieren diese Verzerrungen und passen die Ausgabe an spezifische Orte und Variablen an, einschließlich Wahrscheinlichkeiten.