Počet záznamů: 1

Using the fractions skill score to assess the relationship between an ensemble QPF spread and skill

  1. 1.
    0335711 - UFA-U 2010 RIV NL eng J - Článek v odborném periodiku
    Zacharov, Petr, jr. - Řezáčová, Daniela
    Using the fractions skill score to assess the relationship between an ensemble QPF spread and skill.
    [Odhad rozptylu a kvality ensemblové kvantitativní předpovědi srážek pomocí Fractions skill score.]
    Atmospheric Research. Roč. 94, č. 4 (2009), s. 684-693 ISSN 0169-8095
    Grant CEP: GA AV ČR(CZ) IAA300420804; GA MŠk OC 112
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z30420517
    Klíčová slova: Quantitative precipitation forecast * Ensemble forecasting * Ensemble spread * Ensemble skill * Fractions Skill Score * Forecast verification * Radar-based rainfall
    Kód oboru RIV: DG - Vědy o atmosféře, meteorologie
    Impakt faktor: 1.811, rok: 2009

    Five convective events that produced heavy local rainfall in the Czech Republic were studied. The LM COSMO was run with a horizontal resolution of 2.8 km and an ensemble of 13 forecasts was created by modifying the initial and boundary conditions. Forecasts were verified by gauge-adjusted radar-based rainfalls. Ensemble skill and ensemble spread were determined using the Fractions Skill Score (FSS). The spread represents the differences between the control forecast and the forecasts provided by each ensemble member, while the skill evaluates the difference between the precipitation forecast and radar-based rainfalls. In this study, the ensemble skill is estimated on the basis of the ensemble spread. The numerical experiments used the FSS-based skill and spread values related to four events to estimate the skill–spread relationship. The relationship was applied to a fifth event to estimate the QPF ensemble skill given the ensemble FSS-based spread.

    Studovali jsme několik případů se silnými konvektivními jevy pomocí nehydrostatického předpovědního modelu LM COSMO (s horizontálním rozlišením 2.8km). Verifikace těchto předpovědi byla uskutečněna pomocí polí radarového měření, které bylo adjustováno srážkoměrnými měřeními. Kvůli stanovení nejistoty předpovědi byl vytvořen "ensemble" 13-ti předpovědí pro každý studovaný den. Rozptyl (spread) i kvalita (skill) ensemblové předpovědi byly stanoveny pomocí verifikační míry FSS. Spread reprezentuje rozdíl mezi kontrolní předpovědí a jednotlivými členy ensemblu a skill vyhodnocuje rozdíl mezi verifikačním polem měřených srážek. V této studii jsme se zaměřili na odhad veličiny skill ze znalosti hodnot spread z předpovědi a vztahu spread-skill. Numerický experiment používá hodnoty skill a spread počítané pomocí veličiny FSS a stanovuje jejich vzájemnou závislost pro vybrané čtyři dny. Ze této závislosti a hodnoty spread pro pátý nezávislý den je poté spočtena hodnota skill pro tento den.
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0180102