Şimdi Tahmin (Nowcasting) ve İstatistiksel Tahmin
Önümüzdeki birkaç saat için iyi bir tahmine ulaşmanın en hızlı yolu genellikle bir fizik modeli değil, ileriye doğru ekstrapole edilmiş radar yankısı ve model çıktısını yerel hava durumuna çeviren istatistiklerdir.
Tanım
Şimdi tahmin ve istatistiksel tahmin, yalnızca doğrudan fiziksel simülasyon yerine, son gözlemleri ekstrapole ederek ve sayısal model çıktılarına istatistiksel ilişkiler uygulayarak kısa menzilli ve yerel olarak kalibre edilmiş hava tahminleri üreten tekniklerdir.
Kapsam
Bu konu, şimdi tahmin için radar ve uydu görüntülerinin ekstrapolasyonu, model çıktı istatistikleri ve model rehberliğini kalibre eden ve yerelleştiren istatistiksel son işlem, analog ve regresyon teknikleri ile ortaya çıkan makine öğrenimi yaklaşımları dahil olmak üzere çok kısa menzilli tahmin ve istatistiksel tahmin yöntemlerini kapsamaktadır.
Temel sorular
- Radar ve uydu gözlemleri, önümüzdeki birkaç saati tahmin etmek için nasıl ekstrapole edilmektedir?
- İstatistiksel yöntemler, ham model çıktısını yerel tahminlere nasıl dönüştürmektedir?
- Model sapmaları nasıl düzeltilmekte ve tahminler gözlemlere göre nasıl kalibre edilmektedir?
- Analog, regresyon ve makine öğrenimi yöntemleri hangi rolleri oynamaktadır?
Temel kuramlar
- Ekstrapolasyon ile Şimdi Tahmin
- Çok kısa menzilde, radar yankıları ve uydu bulut desenleri gibi gözlemlenen özelliklerin takibi ve ekstrapolasyonu, konvektif detayları oluşturmak için zamana ihtiyaç duyan sayısal modellerden genellikle daha iyi performans göstermektedir.
- İstatistiksel Son İşlem
- Model çıktı istatistikleri ve ilgili yöntemler, sayısal model tahmin edicilerini istatistiksel ilişkiler aracılığıyla gözlemlenen hava durumuyla ilişkilendirmekte, sistematik sapmaları düzeltmekte ve olasılıklar dahil olmak üzere kalibre edilmiş, konuma özgü tahminler üretmektedir.
Mekanizmalar
Şimdi tahmin, hızla güncellenen radar ve uydu verilerindeki tutarlı özellikleri tanımlamakta ve bunların son hareketini ve evrimini dakikalar ila birkaç saat boyunca ileriye doğru yansıtmaktadır; bazen öncü süre uzadıkça erken model çıktısını da harmanlamaktadır. İstatistiksel tahmin ise sayısal model alanlarını tahmin ediciler olarak ele almakta ve geçmiş tahmin-gözlem çiftleri üzerinde eğitilmiş regresyon, analoglar veya makine öğrenimini kullanarak sapmaları düzeltmekte, belirli bölgelere indirgeme yapmakta ve modelin yalnızca kabaca temsil ettiği değişkenlerin kalibre edilmiş deterministik ve olasılıksal tahminlerini üretmektedir.
Klinik önem
Şimdi tahmin, havacılığın, kamu güvenliğinin ve etkinlik yönetiminin bağlı olduğu gök gürültülü fırtınalar, şiddetli yağmur ve ani seller hakkında hızlı uyarılar sağlamaktadır; istatistiksel son işlem ise kaba model çıktısını halka sunulan ve otomatik karar sistemlerinde kullanılan güvenilir, bölgeye özgü tahminlere dönüştürmektedir.
Tarihçe
İstatistiksel tahmin, erken regresyon ve analog yöntemlerden gelişmiş ve 1970'lerde Glahn ve Lowry tarafından model çıktı istatistikleri olarak resmileştirilerek sayısal modeller ile yerel tahminler arasında standart bir köprü haline gelmiştir. Şimdi tahmin, hava radarı ve jeostatik uydularla ilerlemiş olup, her iki alan da günümüzde büyük gözlemsel ve model veri kümeleri üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi teknikleriyle yeniden şekillendirilmektedir.
Öne çıkan isimler
- Harry Glahn
- Daniel Wilks
İlgili konular
Temel eserler
- glahn1972
- wilks2011
Sıkça sorulan sorular
- Şimdi tahmin (nowcasting) ile tahmin (forecasting) arasındaki fark nedir?
- Şimdi tahmin, genellikle birkaç saate kadar olan çok kısa menzilli bir tahmin olup, esas olarak mevcut radar ve uydu gözlemlerinin ekstrapolasyonuyla yapılmaktadır; daha uzun menzilli tahmin ise öncelikli olarak atmosfer fiziğinin sayısal modellerine dayanmaktadır.
- Model çıktılarına neden istatistikler uygulanmaktadır?
- Sayısal modeller sistematik sapmalara sahip olmakta ve yerel koşulları yalnızca kabaca temsil etmektedir; geçmiş tahminler ve gözlemler üzerinde eğitilmiş istatistiksel yöntemler bu sapmaları düzeltmekte ve çıktıyı belirli yerlere ve değişkenlere, olasılıklar dahil olmak üzere, uyarlamaktadır.